DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

▼無料ダウンロードはこちらをクリック 「2025年の崖問題」を受けて新システム導入を検討されている方は多いかと思います。 しかし、技術革新を背景に現場からのシステム要件は高度化し、それに伴って開発工程も複雑化しています。 今回は、現場が求める要件を満たすシステムを効率的に構築するための有効な手法であるCRPについてご紹介いたします。 １．CRPとは CRP（Conference Room Pilot）とは、パッケージシステムを導入する前に数ライセンス分だけ購入して当該パッケージが自社要件を満たすかどうかテストすること、を指します。 具体的には、新パッケージシステムのデータ設定・定義の確認、現行フローをどこまで再現できるか・再現できない場合に新業務フローはどのようになるのかのテストなどがCRPの実業務に該当します。 ２．CRPが注目されている背景 CRPが注目されている背景には、システム開発の複雑化があります。 開発が複雑になる中でもシステムの作り直し・手戻りを最小限にするためにCRPはとても有効です。 昨今の技術革新に伴い「システムにできること」が増えた結果、現場からの要求機能は複雑化しています。 システム構築を進めていく途中で仕様変更となるケースも多く、要件定義から最終仕様の決定まで事前の計画に沿って進める「ウォーターフォール型」の開発では手戻りが発生しやすく非効率的です。 このような変化を受け、システム開発を小さなフェーズ（＝小単位）に分け、小単位毎に実装・テストを繰り返すことで、最小限の手戻りリスクで開発を進める「アジャイル開発」という手法も注目を集めています。 アジャイル開発と同様に、要件が複雑化する中でも手戻りが最小限で済むようにシステム開発を進めるために、CRPが注目されています。 次に、製造業がCRPに取り組むメリットについて説明します。 ３．製造業がCRPに取り組むメリット 製造業がCRPに取り組むメリットは下記のような内容が該当します。 ①プロジェクト・開発期間の最短化 CRPを実施するメリットの1点目は、システム導入プロジェクト・システム開発期間の最短化が挙げられます。 事前に機能上の課題などが洗い出せるため、開発が開始してから手戻りが発生する可能性が低くなるためです。 CRPをせずシステム開発終了後に現場からのフィードバックを受けシステムを改修する場合、その分の開発工数・時間だけプロジェクト・システム開発の期間は長期化します。 ②実運用のスムーズな切り替え CRPを実施するメリットの2点目は、新システムに向けて実運用の切り替えがスムーズにできるという点です。 CRPを実施することで、機能要件を洗い出したうえで開発が進められるだけではなく実際の運用フローも整理したうえで実運用に移ることができるためです。 通常はシステムの並行稼働時、もしくは開発終了後に運用検討するケースが多いですが、CRPを実施すればその工程を前倒しにすることができ、スムーズに実運用に乗せることができます。 ③新システムへの理解度の早期向上 CRPを実施するメリットの3点目は、現場社員・作業者による新システムへの理解度が早期に向上できるという点です。 CRPでは現場社員・作業者も新システムを触れることで、導入に先んじて操作感覚やシステム機能についての理解度を深めることができるためです。 システム移行方法として並行稼働を選択した場合、「いかに素早く正確に入力するか」が重要になりますが、CRPはその点で非常に有効です。 今回の記事はどちらかというとシステムベンダーが主体となって取り組む部分ですが、導入企業側もCRPのような導入手法を理解しておくことで、システム導入がより円滑に進む確率が高くなります。 システムベンダーに丸投げにならないよう、自社でも「どうしたらシステム導入が成功するか」を考えることが重要です。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック   ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 「2025年の崖問題」を受けて新システム導入を検討されている方は多いかと思います。 しかし、技術革新を背景に現場からのシステム要件は高度化し、それに伴って開発工程も複雑化しています。 今回は、現場が求める要件を満たすシステムを効率的に構築するための有効な手法であるCRPについてご紹介いたします。 １．CRPとは CRP（Conference Room Pilot）とは、パッケージシステムを導入する前に数ライセンス分だけ購入して当該パッケージが自社要件を満たすかどうかテストすること、を指します。 具体的には、新パッケージシステムのデータ設定・定義の確認、現行フローをどこまで再現できるか・再現できない場合に新業務フローはどのようになるのかのテストなどがCRPの実業務に該当します。 ２．CRPが注目されている背景 CRPが注目されている背景には、システム開発の複雑化があります。 開発が複雑になる中でもシステムの作り直し・手戻りを最小限にするためにCRPはとても有効です。 昨今の技術革新に伴い「システムにできること」が増えた結果、現場からの要求機能は複雑化しています。 システム構築を進めていく途中で仕様変更となるケースも多く、要件定義から最終仕様の決定まで事前の計画に沿って進める「ウォーターフォール型」の開発では手戻りが発生しやすく非効率的です。 このような変化を受け、システム開発を小さなフェーズ（＝小単位）に分け、小単位毎に実装・テストを繰り返すことで、最小限の手戻りリスクで開発を進める「アジャイル開発」という手法も注目を集めています。 アジャイル開発と同様に、要件が複雑化する中でも手戻りが最小限で済むようにシステム開発を進めるために、CRPが注目されています。 次に、製造業がCRPに取り組むメリットについて説明します。 ３．製造業がCRPに取り組むメリット 製造業がCRPに取り組むメリットは下記のような内容が該当します。 ①プロジェクト・開発期間の最短化 CRPを実施するメリットの1点目は、システム導入プロジェクト・システム開発期間の最短化が挙げられます。 事前に機能上の課題などが洗い出せるため、開発が開始してから手戻りが発生する可能性が低くなるためです。 CRPをせずシステム開発終了後に現場からのフィードバックを受けシステムを改修する場合、その分の開発工数・時間だけプロジェクト・システム開発の期間は長期化します。 ②実運用のスムーズな切り替え CRPを実施するメリットの2点目は、新システムに向けて実運用の切り替えがスムーズにできるという点です。 CRPを実施することで、機能要件を洗い出したうえで開発が進められるだけではなく実際の運用フローも整理したうえで実運用に移ることができるためです。 通常はシステムの並行稼働時、もしくは開発終了後に運用検討するケースが多いですが、CRPを実施すればその工程を前倒しにすることができ、スムーズに実運用に乗せることができます。 ③新システムへの理解度の早期向上 CRPを実施するメリットの3点目は、現場社員・作業者による新システムへの理解度が早期に向上できるという点です。 CRPでは現場社員・作業者も新システムを触れることで、導入に先んじて操作感覚やシステム機能についての理解度を深めることができるためです。 システム移行方法として並行稼働を選択した場合、「いかに素早く正確に入力するか」が重要になりますが、CRPはその点で非常に有効です。 今回の記事はどちらかというとシステムベンダーが主体となって取り組む部分ですが、導入企業側もCRPのような導入手法を理解しておくことで、システム導入がより円滑に進む確率が高くなります。 システムベンダーに丸投げにならないよう、自社でも「どうしたらシステム導入が成功するか」を考えることが重要です。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック  

▼無料ダウンロードはこちらをクリック データドリブン経営という言葉が出現してから随分と時間が経ちましたが、実際に実現できている会社は多くはありません。 その理由として、主に製造現場のデータ化の取り組みの優先順位が低いことが主に挙げられます。 しかし、製造現場の状況をデータ化することによって見えることは多くあり、うまく活用することによって適切な投資、経営改善が可能となります。 今回は製造現場をデータ化することによって ・見えてくるもの ・データを見て現場改善を進めていくことの効果 について説明していきます。 １．製造現場のデータ化ができていない理由 冒頭でも述べましたが、多くの企業では製造現場のデータ化ができておりません。データ化の優先順位が低いことももちろん理由として挙げられますが、優先順位を上げて取り組むとなった場合、次にデータ化の取り組みのハードルの高さが障壁となってきます。そのハードルの高さの原因は以下となります。 a.データ活用を見据えた、データの適切な粒度の設定が必要 b.現場の状況に合った適切なデータ取得方法の検討が必要 c.現場の方の協力が必要である d.恒常的に行わなければ効果が得られない a.データ活用を見据えた、データの適切な粒度の設定が必要 単に実績だけを取得するのでは、その製品の製造にかかわるリードタイムやボトルネック工程の分析ができなくなってしまいます。どの軸で分析を行い、どのデータを取得することでどのような改善が見込めるかが見えたうえで、データの粒度を設定していく必要があります。 これには、現場の知識だけでなくデータ分析の知識が必要であり、この双方を満たす人材が希少である為、データのハードルが高くなってします。 b.現場の状況に合った適切なデータ取得方法の検討が必要 データの粒度が確定した後には、データ取得方法を検討する必要があります。現在、市場には様々なデータ取得方法が存在しており、それぞれ得手不得手があります。 複数の方法を吟味するには多少の費用が必要となり、さらには一つの手法がすべての設備、工程に対して適切であるとは限らないため、全設備、全工程に合った取得方法を限られた費用の中で決定する必要があります。 費用感としてもおおよそ数百万はかかり、安い金額とは言えない為、限られた予算で取得方法を決定していかなければなりません。 c.現場の方の協力が必要である 取得方法が決定した後は、現場の方への協力をお願いする必要があります。すべて自動で取得できれば良いのですが、データ化する項目には製品名や工程数、担当者名等自動で取得し得ない情報が含まれていますので、二次元コード読み取りなどのひと手間をお願いしなければなりません。 しかし、多品種少量生産であり、常に特急品やその他トラブル等の外乱に対応している現場にとって、そのひと手間を行うことは製造業務の妨げであると感じてしまうことも少なくありません。 データ化することで何が見え、どのように現場改善としてフィードバックされていくのか、という道筋を然りとお見せし、現場の方への理解を得た上で進めていく必要があります。 d.恒常的に行わなければ効果が得られない 多品種少量生産において、データサンプリングによる現場分析にはある程度の限界があります。前項で述べたように、様々な外乱に対処しながら製造しているため、サンプリング時の状況から現場のすべてを推測することはできません。 そのため、恒常的にデータを取得していき、ビッグデータとして蓄積していく必要があります。 これらの障壁は避けられないものであり、簡易化させることはほとんど難しいと考えてよいでしょう。会社全体でデータ化に向けての取り組みを行い、地道に泥臭くデータ化を行っていくことが必要となってきます。 ２．製造現場をデータ化することによって見えてくるもの しかし、1項の障壁を突破してでも、データ化することには意味があります。 まず、前提として取得すべきデータは下記項目である必要があります。 ロットNo 段取り開始時間 顧客名 段取り終了時間 製品名 作業開始時間 工程数 作業終了時間 担当者名 設備番号 指示数 良品数 不良品数 不良理由 ここまでの項目を取得できていれば、以下のように多くの軸からの分析が可能となります。 ロットNo軸集計による直接製造費の算出 顧客軸集計による客先別分析 製品ごとのボトルネック工程の分析 担当者ごとの作業分析 設備ごとの稼働分析・製品リードタイム分析 製品に対する良品・不良品の傾向分析 段取りのタイミング、製品ごとにおける傾向分析 製品の製造状況のリアルタイム把握、時間軸分析 etc… データに関してのみ言えば、取得したデータの項目が分析の軸となるため、取得するデータが細かいほどより細かい分析が出来るようになります。 もちろん、細かく取得する分現場への負荷が高くなってしまうため、議論を行う必要がありますが、データの項目を設定する際には、「取得する項目が既に取得されている項目別に違いが現れるかどうか」という点に留意して設定することでより適切な粒度設定が可能となります。 例）段取り時間を追加で取得する必要があるかどうかを検討する場合 ・取得する項目：段取り時間 ・既に取得されている項目：担当者 ・違い：担当者ごとにスキルが問われるため、時間に違いが現れる。 ３．データを見て現場改善を進めていくことの効果 データの取得まで行うことができた場合、次は分析のフェーズになります。ここでいう分析では、高度な分析は必要とせずとも必要な改善項目が見えてくる場合が多いと感じています。 分析の方法としては、「項目別にフィルターをかけてそれぞれの違いを分かりやすくグラフ化する」という方法で十分です。 最初の分析段階では、データを見て現場改善していくことによって、今までなんとなく頭の中で「ここが課題で改善が必要だな…」と感じていた部分が可視化されるようになります。勘や経験による課題感の根拠となるものがデータとして現れてきます。 そうなると、根拠のある改善になるため、投資における失敗のリスクを削減することができ、さらに投資対効果の算出も可能となってきます。 データによる改善の効果が現れ始めると、改善による新たな項目に対してもデータ化を意識した改善を行うようになります。それによって新しく改善項目が現れ、またデータ化を意識した改善を行う…とこのサイクルを繰り替えるようになります。 これが「データドリブン経営」となるのです。 ４．まとめ AIをはじめとした最新技術において、「データ」というものはデジタル社会である以上使われ続けます。 IT企業では、このデータを集めてビッグデータとして販売するような企業もあるほどです。 早い段階でこの「データ化」に取り組み、資産として蓄積していくことが会社をより良くしていくカギとなります。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック ▼無料ダウンロードはこちらをクリック いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 データドリブン経営という言葉が出現してから随分と時間が経ちましたが、実際に実現できている会社は多くはありません。 その理由として、主に製造現場のデータ化の取り組みの優先順位が低いことが主に挙げられます。 しかし、製造現場の状況をデータ化することによって見えることは多くあり、うまく活用することによって適切な投資、経営改善が可能となります。 今回は製造現場をデータ化することによって ・見えてくるもの ・データを見て現場改善を進めていくことの効果 について説明していきます。 １．製造現場のデータ化ができていない理由 冒頭でも述べましたが、多くの企業では製造現場のデータ化ができておりません。データ化の優先順位が低いことももちろん理由として挙げられますが、優先順位を上げて取り組むとなった場合、次にデータ化の取り組みのハードルの高さが障壁となってきます。そのハードルの高さの原因は以下となります。 a.データ活用を見据えた、データの適切な粒度の設定が必要 b.現場の状況に合った適切なデータ取得方法の検討が必要 c.現場の方の協力が必要である d.恒常的に行わなければ効果が得られない a.データ活用を見据えた、データの適切な粒度の設定が必要 単に実績だけを取得するのでは、その製品の製造にかかわるリードタイムやボトルネック工程の分析ができなくなってしまいます。どの軸で分析を行い、どのデータを取得することでどのような改善が見込めるかが見えたうえで、データの粒度を設定していく必要があります。 これには、現場の知識だけでなくデータ分析の知識が必要であり、この双方を満たす人材が希少である為、データのハードルが高くなってします。 b.現場の状況に合った適切なデータ取得方法の検討が必要 データの粒度が確定した後には、データ取得方法を検討する必要があります。現在、市場には様々なデータ取得方法が存在しており、それぞれ得手不得手があります。 複数の方法を吟味するには多少の費用が必要となり、さらには一つの手法がすべての設備、工程に対して適切であるとは限らないため、全設備、全工程に合った取得方法を限られた費用の中で決定する必要があります。 費用感としてもおおよそ数百万はかかり、安い金額とは言えない為、限られた予算で取得方法を決定していかなければなりません。 c.現場の方の協力が必要である 取得方法が決定した後は、現場の方への協力をお願いする必要があります。すべて自動で取得できれば良いのですが、データ化する項目には製品名や工程数、担当者名等自動で取得し得ない情報が含まれていますので、二次元コード読み取りなどのひと手間をお願いしなければなりません。 しかし、多品種少量生産であり、常に特急品やその他トラブル等の外乱に対応している現場にとって、そのひと手間を行うことは製造業務の妨げであると感じてしまうことも少なくありません。 データ化することで何が見え、どのように現場改善としてフィードバックされていくのか、という道筋を然りとお見せし、現場の方への理解を得た上で進めていく必要があります。 d.恒常的に行わなければ効果が得られない 多品種少量生産において、データサンプリングによる現場分析にはある程度の限界があります。前項で述べたように、様々な外乱に対処しながら製造しているため、サンプリング時の状況から現場のすべてを推測することはできません。 そのため、恒常的にデータを取得していき、ビッグデータとして蓄積していく必要があります。 これらの障壁は避けられないものであり、簡易化させることはほとんど難しいと考えてよいでしょう。会社全体でデータ化に向けての取り組みを行い、地道に泥臭くデータ化を行っていくことが必要となってきます。 ２．製造現場をデータ化することによって見えてくるもの しかし、1項の障壁を突破してでも、データ化することには意味があります。 まず、前提として取得すべきデータは下記項目である必要があります。 ロットNo 段取り開始時間 顧客名 段取り終了時間 製品名 作業開始時間 工程数 作業終了時間 担当者名 設備番号 指示数 良品数 不良品数 不良理由 ここまでの項目を取得できていれば、以下のように多くの軸からの分析が可能となります。 ロットNo軸集計による直接製造費の算出 顧客軸集計による客先別分析 製品ごとのボトルネック工程の分析 担当者ごとの作業分析 設備ごとの稼働分析・製品リードタイム分析 製品に対する良品・不良品の傾向分析 段取りのタイミング、製品ごとにおける傾向分析 製品の製造状況のリアルタイム把握、時間軸分析 etc… データに関してのみ言えば、取得したデータの項目が分析の軸となるため、取得するデータが細かいほどより細かい分析が出来るようになります。 もちろん、細かく取得する分現場への負荷が高くなってしまうため、議論を行う必要がありますが、データの項目を設定する際には、「取得する項目が既に取得されている項目別に違いが現れるかどうか」という点に留意して設定することでより適切な粒度設定が可能となります。 例）段取り時間を追加で取得する必要があるかどうかを検討する場合 ・取得する項目：段取り時間 ・既に取得されている項目：担当者 ・違い：担当者ごとにスキルが問われるため、時間に違いが現れる。 ３．データを見て現場改善を進めていくことの効果 データの取得まで行うことができた場合、次は分析のフェーズになります。ここでいう分析では、高度な分析は必要とせずとも必要な改善項目が見えてくる場合が多いと感じています。 分析の方法としては、「項目別にフィルターをかけてそれぞれの違いを分かりやすくグラフ化する」という方法で十分です。 最初の分析段階では、データを見て現場改善していくことによって、今までなんとなく頭の中で「ここが課題で改善が必要だな…」と感じていた部分が可視化されるようになります。勘や経験による課題感の根拠となるものがデータとして現れてきます。 そうなると、根拠のある改善になるため、投資における失敗のリスクを削減することができ、さらに投資対効果の算出も可能となってきます。 データによる改善の効果が現れ始めると、改善による新たな項目に対してもデータ化を意識した改善を行うようになります。それによって新しく改善項目が現れ、またデータ化を意識した改善を行う…とこのサイクルを繰り替えるようになります。 これが「データドリブン経営」となるのです。 ４．まとめ AIをはじめとした最新技術において、「データ」というものはデジタル社会である以上使われ続けます。 IT企業では、このデータを集めてビッグデータとして販売するような企業もあるほどです。 早い段階でこの「データ化」に取り組み、資産として蓄積していくことが会社をより良くしていくカギとなります。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック

今回は、「DXを低コストで実現するためのポイントとは？」 というテーマについてお伝えさせていただきます。 さて、近年全国各地の中堅・中小製造業の企業様にて、 DX推進の一環として「業務のシステム化」に関する コンサルティングをさせていただく機会が増えています。 その中で、お付き合い先の製造業の経営者様から、 「システム化にはやはり多額のお金がかかるんですよね…」 といったお声を頂戴することがあります。 「できるだけ低コストでシステム化を実現したい！」という想いは、 多くの製造業経営者様の間で共通の認識であることを、 日々実感する次第です。 もちろん、「補助金活用」という手段を通じて、 システム化に伴う金額的な負担を軽減する という選択肢もありますが、 申請した補助金が不採択になってしまった場合のリスクを考慮すると、 「補助金活用」以外の手段も同時に考えていきたいところ。 そこで、今回のコラムでは 「システム化に伴うコストの低減」に繋げるために 有効なポイントを2つご紹介いたします。 １．ポイント（1）：システム化の前に「既存業務の見直し・再定義」からスタートする 「システム化に伴うコストの低減」へと繋げるために重要なポイントとして、 既存の業務フローや業務の考え方をすべてシステム化しようとするのではなく、 システム導入を契機として、 既存の業務のあり方を見直し、 余計な業務工程や考え方・ルール等を削ぎ落とす ことが挙げられます。 多くの場合、現場担当者は「今の仕事が必要で、正しい」と思っているため、 現場担当者に対して「どのような仕事のやり方がベストか？」を聞いても、 「今の仕事のやり方がベスト」という答え以外はなかなか返ってきづらいです。 このような状況の中で、 既存の業務フローや業務の考え方を すべてシステム化しようとしてしまうと、 システム化に伴うコストは自然と上がってしまいます。 「業務のシステム化」に関するコンサルティングの流れとして、 既存業務を客観的に分析・整理することからスタートするわけですが、 システム化に伴うコストを低減するためには、 これまでの会社の常識や前任者の名残りで、既存業務の標準化が進んでいない業務はないか？ 客観的に考えると特に競争優位になっていないのに、「単に複雑なだけ」の業務が残っていないか？ よくよく聞いてみると実施目的が曖昧だが、これまでの慣習で残ったままになっている業務はないか？ 自社の業績アップ（売上アップ・利益アップ・コスト削減）に貢献しているかどうか不透明な業務はないか？ 等の客観的かつ経営的な観点から、 現状を俯瞰し整理していくことが必要です。 「システムへの投資後」ではなく、 「システムに投資する前」の段階で、 既存業務のあり方や目的等を問い直し、 その上で既存業務の簡素化・再定義を進めていくことが、 「システム化に伴うコスト低減」に向けた第一歩となります。 ２．ポイント（2）：「機能」ではなく、「本当に解決したい課題」から考える 結論としては、「1回のシステム開発に多くの機能・条件を求めすぎない」ことが特に重要となります。 よくある例としては、 既存の業務フローや業務の考え方をすべてシステム化しようとする。 「本当に解決したい課題」を絞らずに、機能の話ばかりに終始する。 各機能に対して優先順位を明確につけずに、すべての機能を1つのシステムに組み込もうとする。 その他にも自社特有の機能を1つのシステムに「あれもこれも」と追加しようとする。 結果としてシステム開発費用が膨れ上がる。 システム開発費用と比例して、システム開発工数も延びてしまう。 より多くの機能・条件を1つのシステム内でカバーする必要があるため、システム開発が難航してしまう。 システムの出来自体も、かなり複雑なものになってしまう。 等の事柄が挙げられます。 上記のような発想のまま、 1度で完璧なものを完成させる前提でシステム化を進めてしまうと、 システム化に伴うコストは高騰し、 結果的にシステム化自体も失敗する可能性が高まってしまいます。 システム化に伴うコストの高騰と システム化自体の失敗を回避するための進め方の一例としては、 ①現場の事実をもとにした課題の整理 ②解くべき課題の優先順位付け ③優先度の高い課題を解決する機能の洗い出し ④必要機能のシステムへの落とし込み という流れを踏まえた上で、 どうしても追加したい機能や条件がある場合は、 開発フェーズを分けて導入を進める等の進め方がおすすめです。 システムに搭載する機能自体は、 あくまでも「本当に解決したい課題」を解決するための手段にすぎません。 したがって、業務のシステム化を進めるにあたっては、 「どのような機能を追加するか？（＝手段）」の議論の前に、 「本当に解決したい課題は何か？（＝目的）」を十分に議論し、 内容を整理する機会を確保することが必要となります。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為のAI活用！」社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242 ■講座内容 ■第1講座 AI取り組み事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・脱属人化＆生産管理最適化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのデジタル活用を通じて、製品個別の原価管理の最適化に取り組んでいる製造業の事例 AIカメラを活用し、設備稼働監視&生産効率アップに取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第2講座 見積もり業務のAI化を通じて”社長の生産性アップ”を実現！従業員数51名の製造業における”AI活用最新事例”講座 従業員数51名！多品種少量生産型の板金加工会社によるAI活用事例！ 2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入！属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進！ AI導入をきっかけとして、見積もり業務における”社長の生産性アップ”を実現！ 佐竹鉄工 株式会社　代表取締役　佐竹 宏文 氏 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第3講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 株式会社 船井総合研究所　菊池 功 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2023/02/07 (火)　13:00~15:00 2023/02/09 (木)　13:00~15:00 2023/02/14 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242   工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、「DXを低コストで実現するためのポイントとは？」 というテーマについてお伝えさせていただきます。 さて、近年全国各地の中堅・中小製造業の企業様にて、 DX推進の一環として「業務のシステム化」に関する コンサルティングをさせていただく機会が増えています。 その中で、お付き合い先の製造業の経営者様から、 「システム化にはやはり多額のお金がかかるんですよね…」 といったお声を頂戴することがあります。 「できるだけ低コストでシステム化を実現したい！」という想いは、 多くの製造業経営者様の間で共通の認識であることを、 日々実感する次第です。 もちろん、「補助金活用」という手段を通じて、 システム化に伴う金額的な負担を軽減する という選択肢もありますが、 申請した補助金が不採択になってしまった場合のリスクを考慮すると、 「補助金活用」以外の手段も同時に考えていきたいところ。 そこで、今回のコラムでは 「システム化に伴うコストの低減」に繋げるために 有効なポイントを2つご紹介いたします。 １．ポイント（1）：システム化の前に「既存業務の見直し・再定義」からスタートする 「システム化に伴うコストの低減」へと繋げるために重要なポイントとして、 既存の業務フローや業務の考え方をすべてシステム化しようとするのではなく、 システム導入を契機として、 既存の業務のあり方を見直し、 余計な業務工程や考え方・ルール等を削ぎ落とす ことが挙げられます。 多くの場合、現場担当者は「今の仕事が必要で、正しい」と思っているため、 現場担当者に対して「どのような仕事のやり方がベストか？」を聞いても、 「今の仕事のやり方がベスト」という答え以外はなかなか返ってきづらいです。 このような状況の中で、 既存の業務フローや業務の考え方を すべてシステム化しようとしてしまうと、 システム化に伴うコストは自然と上がってしまいます。 「業務のシステム化」に関するコンサルティングの流れとして、 既存業務を客観的に分析・整理することからスタートするわけですが、 システム化に伴うコストを低減するためには、 これまでの会社の常識や前任者の名残りで、既存業務の標準化が進んでいない業務はないか？ 客観的に考えると特に競争優位になっていないのに、「単に複雑なだけ」の業務が残っていないか？ よくよく聞いてみると実施目的が曖昧だが、これまでの慣習で残ったままになっている業務はないか？ 自社の業績アップ（売上アップ・利益アップ・コスト削減）に貢献しているかどうか不透明な業務はないか？ 等の客観的かつ経営的な観点から、 現状を俯瞰し整理していくことが必要です。 「システムへの投資後」ではなく、 「システムに投資する前」の段階で、 既存業務のあり方や目的等を問い直し、 その上で既存業務の簡素化・再定義を進めていくことが、 「システム化に伴うコスト低減」に向けた第一歩となります。 ２．ポイント（2）：「機能」ではなく、「本当に解決したい課題」から考える 結論としては、「1回のシステム開発に多くの機能・条件を求めすぎない」ことが特に重要となります。 よくある例としては、 既存の業務フローや業務の考え方をすべてシステム化しようとする。 「本当に解決したい課題」を絞らずに、機能の話ばかりに終始する。 各機能に対して優先順位を明確につけずに、すべての機能を1つのシステムに組み込もうとする。 その他にも自社特有の機能を1つのシステムに「あれもこれも」と追加しようとする。 結果としてシステム開発費用が膨れ上がる。 システム開発費用と比例して、システム開発工数も延びてしまう。 より多くの機能・条件を1つのシステム内でカバーする必要があるため、システム開発が難航してしまう。 システムの出来自体も、かなり複雑なものになってしまう。 等の事柄が挙げられます。 上記のような発想のまま、 1度で完璧なものを完成させる前提でシステム化を進めてしまうと、 システム化に伴うコストは高騰し、 結果的にシステム化自体も失敗する可能性が高まってしまいます。 システム化に伴うコストの高騰と システム化自体の失敗を回避するための進め方の一例としては、 ①現場の事実をもとにした課題の整理 ②解くべき課題の優先順位付け ③優先度の高い課題を解決する機能の洗い出し ④必要機能のシステムへの落とし込み という流れを踏まえた上で、 どうしても追加したい機能や条件がある場合は、 開発フェーズを分けて導入を進める等の進め方がおすすめです。 システムに搭載する機能自体は、 あくまでも「本当に解決したい課題」を解決するための手段にすぎません。 したがって、業務のシステム化を進めるにあたっては、 「どのような機能を追加するか？（＝手段）」の議論の前に、 「本当に解決したい課題は何か？（＝目的）」を十分に議論し、 内容を整理する機会を確保することが必要となります。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為のAI活用！」社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242 ■講座内容 ■第1講座 AI取り組み事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・脱属人化＆生産管理最適化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのデジタル活用を通じて、製品個別の原価管理の最適化に取り組んでいる製造業の事例 AIカメラを活用し、設備稼働監視&生産効率アップに取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第2講座 見積もり業務のAI化を通じて”社長の生産性アップ”を実現！従業員数51名の製造業における”AI活用最新事例”講座 従業員数51名！多品種少量生産型の板金加工会社によるAI活用事例！ 2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入！属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進！ AI導入をきっかけとして、見積もり業務における”社長の生産性アップ”を実現！ 佐竹鉄工 株式会社　代表取締役　佐竹 宏文 氏 株式会社 船井総合研究所　岩松 将史 ■第3講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 株式会社 船井総合研究所　菊池 功 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2023/02/07 (火)　13:00~15:00 2023/02/09 (木)　13:00~15:00 2023/02/14 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242   工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知

１．「デジタル人材」と「IT人材」は違う 今日、多くの企業でDX（デジタルトランスフォーメーション）が推進され、デジタル人材の需要はますます高くなっています。 今回はそんなDXに欠かせないDX人財の獲得の方法についてご紹介していきます。 デジタル人材とは、最先端のデジタル技術を活用して企業に対して新たな価値提供ができる人材のことをいいます。時代によって最先端のデジタル技術は変化していきますが、現在「IoT」「AI」「Web3.0」「5G」「XR」といった技術が対象となるのではないでしょうか。DX改革（デジタルトランスフォーメーション）に代表されるように、企業の変革・改革にはこういった最先端技術の活用を行い、自社や顧客に対して新たな価値提供を行うことが求められています。 よくIT人材と混同されがちですが、IT人材は中小企業庁で下記のように定義されており、デジタル人材が「価値提供者」なのに対してIT人材は「実行者・運用者」であることが読み取れます。 ＜デジタル人材＞ 最先端のデジタル技術を活用して企業に対して新たな価値提供ができる人材 ＜IT人材＞ ITの活用や情報システムの導入を企画、推進、運用する人材 よく「DXプロジェクトをIT部門に設置している」というお客様がいます。この場合、プロジェクトがうまく行かない事例を耳にしますが、それは上記のように、そもそもそれぞれで役割や必要とされる能力が異なる為に起こる失敗例となります。 ２．DX人財を確保する方法 DX人財を確保するには以下の方法しかありません。 ① 経験者採用を行う ② 社内教育によりDX人財を育成する ③ 専門のコンサルタントやベンダーと協力して行う ① 経験者採用を行う 始めに思いつくのは経験者採用でしょう。ただ残念なことにDX人財と呼ばれる人を1～2人だけ採用してうまくいったという事例を聞いたことはありません。 これは、経営陣がDXプロジェクトを採用者に丸投げしているケースが多いためです。採用者に漠然としたゴールのみ与えて、結果だけを期待してしまい、その一方で採用された人達は会社からのサポートもなく、企業文化や反対勢力に押し潰されてしまうという構図です。 経験者採用をする場合は、複数人を同時に採用し、社内でも若手を登用して社長直下のプロジェクトにすることをお勧めします。ただ、採用時にどういう人材が必要はわからない、相手の力量もわからないという状況では、自前で採用するということは難しく、失敗する可能性は高いでしょう。 ②社内教育によりDX人財を育成する 最近では「リスキリング」＝社内人材のデジタルスキルの学び直し・アップデートと呼ばれます。昨日、日本政府が今後5年間で1兆円を「リスキリング」の支援に投じる方針を打ち出し、市場としては盛り上がりを見せています。また、2022年6月にはGoogleが主催した「日本リスキリングコンソーシアム」が発足され、大手企業ではデジタル人財の育成を図るべく、AIベンダーと協力しながら人財育成を行っています。 まだまだ始まったばかりの取組みですが、業務を理解している側がデジタルを理解し活用して社内でイノベーションを起こしていくという流れが期待されています。 これも社員の意欲にだけ期待するのではなく、会社として始めるからには「DX人財になるメリットや優位性」について企業側が制度整備を行った上で実施していくべきと考えます。決して意欲的に取り組んだ社員に負担だけがかかるいわゆる「やり損」にならないように企業側は配慮する必要があります。 ③専門のコンサルタントやベンダーと協力して行う 最も確実性が高く、スピーディーなのは、専門のコンサルタントもしくは、コンサルタント機関があるベンダーに依頼することです。自社にはいない専門人財を短期間に雇うということになります。社内の人材では考えつかないアプローチ方法や改善方法を提示してくれることでしょう。 ただ、自社以外のコンサルやベンダーに依頼しても、丸投げしてしまえば、成功確率は低くなります。あくまで使いこなすのはその会社の皆さまですから、一緒に勉強して学んでいく姿勢は必要です。 ３．DXの取組み対する経営陣の姿勢 最後にDXの取組み対する経営陣の姿勢について記載します ①～③どれにも当てはまることですが、DXに取り組むのであれば、経営陣が現場担当者に任せっぱなしでは、絶対にうまく行きません。 DXはITシステムの導入と異なり、「IT技術を駆使して、これまでの企業文化（当たり前）から脱却する」ことです。 現場担当者は現状を大きく変えたくないものです。経営陣が「会社を変えるんだ！」という意識がなければ、従業員は動かず、「大変だ」「時間がない」の積み重ねによりDXプロジェクトは頓挫します。経営陣はプロジェクトがうまくいかなことを他人のせいにしていてはいけません。 いかがでしょうか。①～③についてＤＸ人財が必要であれば、いくつかのアプローチはありますが、いずれにしても経営陣の覚悟と会社全体を巻き込む力が必要となってきます。 最後までお読みいただきありがとうございました。     ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為のAI活用！」社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242 ■講座内容 ■第1講座 AI取り組み事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 ・生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・脱属人化＆生産管理最適化に取り組んでいる製造業の事例 ・製造現場でのデジタル活用を通じて、製品個別の原価管理の最適化に取り組んでいる製造業の事例 ・AIカメラを活用し、設備稼働監視&生産効率アップに取り組んでいる製造業の事例 ・製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 ■第2講座 見積もり業務のAI化を通じて”社長の生産性アップ”を実現！従業員数51名の製造業における”AI活用最新事例”講座 ・従業員数51名！多品種少量生産型の板金加工会社によるAI活用事例！ ・2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入！属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進！ ・AI導入をきっかけとして、見積もり業務における”社長の生産性アップ”を実現！ ■第3講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 ・製造業の経営にAIを活用する方法 ・”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 ■開催日程 オンライン開催となります 2023/02/07 (火)　13:00~15:00 2023/02/09 (木)　13:00~15:00 2023/02/14 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242   ■無料ダウンロード！！ 製造業経営者様向け 2025年の崖レポートから始まったDX～コロナ禍で起こったこと ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_02/ この1冊で製造業におけるDXの基本とコロナの関係性が分かる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） レポートの内容 2018年経済産業省DXレポート【2025年の崖】問題 DX（Digital Transformation）とは何か？ コロナ禍で起きたこととDXの本質～働き方改革とDX いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 １．「デジタル人材」と「IT人材」は違う 今日、多くの企業でDX（デジタルトランスフォーメーション）が推進され、デジタル人材の需要はますます高くなっています。 今回はそんなDXに欠かせないDX人財の獲得の方法についてご紹介していきます。 デジタル人材とは、最先端のデジタル技術を活用して企業に対して新たな価値提供ができる人材のことをいいます。時代によって最先端のデジタル技術は変化していきますが、現在「IoT」「AI」「Web3.0」「5G」「XR」といった技術が対象となるのではないでしょうか。DX改革（デジタルトランスフォーメーション）に代表されるように、企業の変革・改革にはこういった最先端技術の活用を行い、自社や顧客に対して新たな価値提供を行うことが求められています。 よくIT人材と混同されがちですが、IT人材は中小企業庁で下記のように定義されており、デジタル人材が「価値提供者」なのに対してIT人材は「実行者・運用者」であることが読み取れます。 ＜デジタル人材＞ 最先端のデジタル技術を活用して企業に対して新たな価値提供ができる人材 ＜IT人材＞ ITの活用や情報システムの導入を企画、推進、運用する人材 よく「DXプロジェクトをIT部門に設置している」というお客様がいます。この場合、プロジェクトがうまく行かない事例を耳にしますが、それは上記のように、そもそもそれぞれで役割や必要とされる能力が異なる為に起こる失敗例となります。 ２．DX人財を確保する方法 DX人財を確保するには以下の方法しかありません。 ① 経験者採用を行う ② 社内教育によりDX人財を育成する ③ 専門のコンサルタントやベンダーと協力して行う ① 経験者採用を行う 始めに思いつくのは経験者採用でしょう。ただ残念なことにDX人財と呼ばれる人を1～2人だけ採用してうまくいったという事例を聞いたことはありません。 これは、経営陣がDXプロジェクトを採用者に丸投げしているケースが多いためです。採用者に漠然としたゴールのみ与えて、結果だけを期待してしまい、その一方で採用された人達は会社からのサポートもなく、企業文化や反対勢力に押し潰されてしまうという構図です。 経験者採用をする場合は、複数人を同時に採用し、社内でも若手を登用して社長直下のプロジェクトにすることをお勧めします。ただ、採用時にどういう人材が必要はわからない、相手の力量もわからないという状況では、自前で採用するということは難しく、失敗する可能性は高いでしょう。 ②社内教育によりDX人財を育成する 最近では「リスキリング」＝社内人材のデジタルスキルの学び直し・アップデートと呼ばれます。昨日、日本政府が今後5年間で1兆円を「リスキリング」の支援に投じる方針を打ち出し、市場としては盛り上がりを見せています。また、2022年6月にはGoogleが主催した「日本リスキリングコンソーシアム」が発足され、大手企業ではデジタル人財の育成を図るべく、AIベンダーと協力しながら人財育成を行っています。 まだまだ始まったばかりの取組みですが、業務を理解している側がデジタルを理解し活用して社内でイノベーションを起こしていくという流れが期待されています。 これも社員の意欲にだけ期待するのではなく、会社として始めるからには「DX人財になるメリットや優位性」について企業側が制度整備を行った上で実施していくべきと考えます。決して意欲的に取り組んだ社員に負担だけがかかるいわゆる「やり損」にならないように企業側は配慮する必要があります。 ③専門のコンサルタントやベンダーと協力して行う 最も確実性が高く、スピーディーなのは、専門のコンサルタントもしくは、コンサルタント機関があるベンダーに依頼することです。自社にはいない専門人財を短期間に雇うということになります。社内の人材では考えつかないアプローチ方法や改善方法を提示してくれることでしょう。 ただ、自社以外のコンサルやベンダーに依頼しても、丸投げしてしまえば、成功確率は低くなります。あくまで使いこなすのはその会社の皆さまですから、一緒に勉強して学んでいく姿勢は必要です。 ３．DXの取組み対する経営陣の姿勢 最後にDXの取組み対する経営陣の姿勢について記載します ①～③どれにも当てはまることですが、DXに取り組むのであれば、経営陣が現場担当者に任せっぱなしでは、絶対にうまく行きません。 DXはITシステムの導入と異なり、「IT技術を駆使して、これまでの企業文化（当たり前）から脱却する」ことです。 現場担当者は現状を大きく変えたくないものです。経営陣が「会社を変えるんだ！」という意識がなければ、従業員は動かず、「大変だ」「時間がない」の積み重ねによりDXプロジェクトは頓挫します。経営陣はプロジェクトがうまくいかなことを他人のせいにしていてはいけません。 いかがでしょうか。①～③についてＤＸ人財が必要であれば、いくつかのアプローチはありますが、いずれにしても経営陣の覚悟と会社全体を巻き込む力が必要となってきます。 最後までお読みいただきありがとうございました。     ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為のAI活用！」社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242 ■講座内容 ■第1講座 AI取り組み事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取り組み事例」 ・生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・脱属人化＆生産管理最適化に取り組んでいる製造業の事例 ・製造現場でのデジタル活用を通じて、製品個別の原価管理の最適化に取り組んでいる製造業の事例 ・AIカメラを活用し、設備稼働監視&生産効率アップに取り組んでいる製造業の事例 ・製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 ■第2講座 見積もり業務のAI化を通じて”社長の生産性アップ”を実現！従業員数51名の製造業における”AI活用最新事例”講座 ・従業員数51名！多品種少量生産型の板金加工会社によるAI活用事例！ ・2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入！属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進！ ・AI導入をきっかけとして、見積もり業務における”社長の生産性アップ”を実現！ ■第3講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 ・製造業の経営にAIを活用する方法 ・”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 ■開催日程 オンライン開催となります 2023/02/07 (火)　13:00~15:00 2023/02/09 (木)　13:00~15:00 2023/02/14 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/094242   ■無料ダウンロード！！ 製造業経営者様向け 2025年の崖レポートから始まったDX～コロナ禍で起こったこと ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_02/ この1冊で製造業におけるDXの基本とコロナの関係性が分かる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） レポートの内容 2018年経済産業省DXレポート【2025年の崖】問題 DX（Digital Transformation）とは何か？ コロナ禍で起きたこととDXの本質～働き方改革とDX

本コラムでは、企業の事業課題の一つである「金融機関からの融資」に対して、新たな選択肢となると最近話題となっている「事業成長担保権」について、中堅・中小製造企業にとって自社の事業を成長させるために重要であること、および制度施行後に速やかに融資審査を受けるために今から始めることを筆者の予測を含めつつ解説させていただきます。 本コラムのポイントは、以下の3つです。 （１）事業成長担保権に期待すること （２）事業計画で融資を受けるために今から始めること （３）事業計画を作るために必要なこと １．事業成長担保権に期待すること 本担保制度に期待することは下記の2つです。 ① 技術力を生かした事業の展開 ② 社員の技術力向上 事業成長担保権とは、2022年現在、法務省及び関係省庁、有識者で議論を進めている「無形資産を含めた事業全体に対する担保制度」のことです。 まだ、議論中であるため、内容が確定しいるわけではありませんが、この担保権の対象になる無形資産の中には、「ブランド・ノウハウ・顧客基盤・知的所有権等」「事業運営から創り出される（将来見込まれる）キャッシュフロー」が含まれています。 この企画の背景に、ITベンチャー企業のように固定資産を充分持たない企業の経営者に融資を行えるような環境整備の必要性が高まっていることがあげられます。一方で、自社のものづくりに自信があり成長戦略を持っている企業にとっても、大変重要な制度です。 従来は、銀行が融資判断をする際は経営者の有形の不動産（土地、工場、設備等）、個別資産の評価額を算定したうえで企業の事業計画に融資するかどうか判断をしていましたが、この新たな担保制度では、事業全体が担保になります。 精度が高い事業計画を作成することで、その計画から生まれるキャッシュフローを基に融資を受けられるようになります。既存の融資方法ではあきらめていた計画でも、具体的で実現性が高ければ、新たな融資を受けられる可能性が高くなります。 その為、融資審査でも事業計画の内容をより精査されることが予想されます。これは事業計画の審査が厳しくなるといった面がある一方で、融資をうけるまでの過程で指摘が入ることで、事業計画の内容がブラッシュアップされるといった面もあります。 また、自社の技術力、その理由となる社員の能力も資産価値として評価されることが期待できる（特定の技術を持った技術系社員が必要な製品での差別化等）ため、社員にとっても技術力を高めることで企業価値向上に貢献できます。そういった能力を備えた社員と企業の両方が社外からも評価されれば、企業と社員の両方にメリットがあり、新たな人事評価制度の設定など様々な変革が起きることが期待できます。 ２．今から始めること 事業成長担保権の運用は検討を進めている状況で、運用は始まっていません。 そのため、審査方法の詳細は不明ですが、従来の審査よりは事業計画を細かく具体的にチェックを受けること確実でしょう。 では、どういった事業計画が求められるのでしょうか？ 重要な要素は複数あります。 自社の概況・市場分析・自社の優位性・計画の実現性等などです。従来の中長期計画や事業計画などでも同様のことは作成してきたと思います。今後は、その精度と確度が従来よりも高いレベルで要求されることが想像でき、「具体的な根拠」を求められることでしょう。 つまり、根拠をデータで示すことはもちろん、そのデータを集める方法や管理方法を説明する必要があります。事業計画がデータ・根拠に基づいて実現性高く立案されていれば、審査の際の説得力が増しますし、そういった計画は事業成長の強力な柱になることが期待できます。 重要ポイントは、「データで見せる」ことだと考えていますので、そのための数値化の仕組みとデータを蓄積・分析し、データで進捗管理を定期実施していることを示す必要があります。また、データのみならず、ソフト面・ハード面でも必要なことを決める必要があります。 ３．データに基づいた事業計画を作るために必要なこと 以下では、データに基づいた事業計画を作成するために必要な取組内容の一部とその理由について説明させていただきます。 ① 社員の能力の把握 スキルマップや評価テスト、人事考課などの結果を集計し、各社員の技量を整理しておき、事業計画を実現するために必要な人材、不足している人材を把握します。不足している人材確保のための採用計画や育成計画を立て、事業計画の具体性を向上させます。 ② 生産能力の把握 設備能力一覧表や主力製品の生産リードタイムを把握しておきます。また、外注や購買関係の協力会社の能力についても整理しておく必要があります。生産能力を把握することで生産計画の説得力が増します。 ③ 実績管理の強化 個別原価管理や生産管理等を数値で管理することで、管理体制を強化します。数値を使用することで、あいまいになっている部分を明確に把握し、事業目標を具体的に設定できるようなります。 ④ 改善活動の推進 管理の強化と合わせて改善活動を進めます。改善活動の進捗と成果をデータで管理し、自社に計画を実現するための実行力があることを示します。 上記のいずれも体制を整えることは比較的短時間にできますが、データを蓄積することについては、時間を要します。効率的にデータを収集するためには、人力で実施するのではなく、ITツールを活用していくことが重要です。 ４．まとめ 今回のコラムでは、日本の製造業発展の起因となり得る新たな担保制度「事業成長担保権」の概要説明とメリット、この担保制度を活用するために今から始めるべき取組の一部を解説させていただきました。 本内容を自社の中長期計画の検討、成長発展のお役に立てていただきたいです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。     ■オンラインセミナー開催のお知らせ 徹底デジタル管理！IoT活用！協働ロボット！現場事例に学ぶ！ 高品質ものづくりを継承するモデル工場の製造DXを徹底解説！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464 ■このような方にオススメ 現場に過度の負担を掛けず稼働管理、進捗管理を実現したい経営者様 製造DX：デジタルトランスフォーメーションの第１歩を踏み出したい経営者 キメの細かな設備保全を実現したい経営者 徹底した在庫管理を模索している経営者 ロボット導入による工程自動化を検討している経営者 ■第1講座 株式会社ナカヨ様から学ぶこと 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 ■第2講座 株式会社ナカヨ様前橋工場の視察 ■第3講座 工場視察の振り返り ※株式会社ナカヨ様 群馬県前橋市に本社を置く総合通信機器メーカー。2019年5月には、創立75周年を迎える。 1944年の創立以来、ビジネスフォンを始めとした電気通信機器の研究開発、ハード・ソフト設計から製造、販売まで一貫して対応。 通信機器の製造に加え、IoTセンサーなどを活用した自社でのカイゼン活動を基にSIやEMS等に事業領域拡大し、製造業のDX化に貢献している。 ■開催日程 オンライン開催となります 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464   ■無料ダウンロード！！ 「IT化計画書の作り方」解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 本コラムでは、企業の事業課題の一つである「金融機関からの融資」に対して、新たな選択肢となると最近話題となっている「事業成長担保権」について、中堅・中小製造企業にとって自社の事業を成長させるために重要であること、および制度施行後に速やかに融資審査を受けるために今から始めることを筆者の予測を含めつつ解説させていただきます。 本コラムのポイントは、以下の3つです。 （１）事業成長担保権に期待すること （２）事業計画で融資を受けるために今から始めること （３）事業計画を作るために必要なこと １．事業成長担保権に期待すること 本担保制度に期待することは下記の2つです。 ① 技術力を生かした事業の展開 ② 社員の技術力向上 事業成長担保権とは、2022年現在、法務省及び関係省庁、有識者で議論を進めている「無形資産を含めた事業全体に対する担保制度」のことです。 まだ、議論中であるため、内容が確定しいるわけではありませんが、この担保権の対象になる無形資産の中には、「ブランド・ノウハウ・顧客基盤・知的所有権等」「事業運営から創り出される（将来見込まれる）キャッシュフロー」が含まれています。 この企画の背景に、ITベンチャー企業のように固定資産を充分持たない企業の経営者に融資を行えるような環境整備の必要性が高まっていることがあげられます。一方で、自社のものづくりに自信があり成長戦略を持っている企業にとっても、大変重要な制度です。 従来は、銀行が融資判断をする際は経営者の有形の不動産（土地、工場、設備等）、個別資産の評価額を算定したうえで企業の事業計画に融資するかどうか判断をしていましたが、この新たな担保制度では、事業全体が担保になります。 精度が高い事業計画を作成することで、その計画から生まれるキャッシュフローを基に融資を受けられるようになります。既存の融資方法ではあきらめていた計画でも、具体的で実現性が高ければ、新たな融資を受けられる可能性が高くなります。 その為、融資審査でも事業計画の内容をより精査されることが予想されます。これは事業計画の審査が厳しくなるといった面がある一方で、融資をうけるまでの過程で指摘が入ることで、事業計画の内容がブラッシュアップされるといった面もあります。 また、自社の技術力、その理由となる社員の能力も資産価値として評価されることが期待できる（特定の技術を持った技術系社員が必要な製品での差別化等）ため、社員にとっても技術力を高めることで企業価値向上に貢献できます。そういった能力を備えた社員と企業の両方が社外からも評価されれば、企業と社員の両方にメリットがあり、新たな人事評価制度の設定など様々な変革が起きることが期待できます。 ２．今から始めること 事業成長担保権の運用は検討を進めている状況で、運用は始まっていません。 そのため、審査方法の詳細は不明ですが、従来の審査よりは事業計画を細かく具体的にチェックを受けること確実でしょう。 では、どういった事業計画が求められるのでしょうか？ 重要な要素は複数あります。 自社の概況・市場分析・自社の優位性・計画の実現性等などです。従来の中長期計画や事業計画などでも同様のことは作成してきたと思います。今後は、その精度と確度が従来よりも高いレベルで要求されることが想像でき、「具体的な根拠」を求められることでしょう。 つまり、根拠をデータで示すことはもちろん、そのデータを集める方法や管理方法を説明する必要があります。事業計画がデータ・根拠に基づいて実現性高く立案されていれば、審査の際の説得力が増しますし、そういった計画は事業成長の強力な柱になることが期待できます。 重要ポイントは、「データで見せる」ことだと考えていますので、そのための数値化の仕組みとデータを蓄積・分析し、データで進捗管理を定期実施していることを示す必要があります。また、データのみならず、ソフト面・ハード面でも必要なことを決める必要があります。 ３．データに基づいた事業計画を作るために必要なこと 以下では、データに基づいた事業計画を作成するために必要な取組内容の一部とその理由について説明させていただきます。 ① 社員の能力の把握 スキルマップや評価テスト、人事考課などの結果を集計し、各社員の技量を整理しておき、事業計画を実現するために必要な人材、不足している人材を把握します。不足している人材確保のための採用計画や育成計画を立て、事業計画の具体性を向上させます。 ② 生産能力の把握 設備能力一覧表や主力製品の生産リードタイムを把握しておきます。また、外注や購買関係の協力会社の能力についても整理しておく必要があります。生産能力を把握することで生産計画の説得力が増します。 ③ 実績管理の強化 個別原価管理や生産管理等を数値で管理することで、管理体制を強化します。数値を使用することで、あいまいになっている部分を明確に把握し、事業目標を具体的に設定できるようなります。 ④ 改善活動の推進 管理の強化と合わせて改善活動を進めます。改善活動の進捗と成果をデータで管理し、自社に計画を実現するための実行力があることを示します。 上記のいずれも体制を整えることは比較的短時間にできますが、データを蓄積することについては、時間を要します。効率的にデータを収集するためには、人力で実施するのではなく、ITツールを活用していくことが重要です。 ４．まとめ 今回のコラムでは、日本の製造業発展の起因となり得る新たな担保制度「事業成長担保権」の概要説明とメリット、この担保制度を活用するために今から始めるべき取組の一部を解説させていただきました。 本内容を自社の中長期計画の検討、成長発展のお役に立てていただきたいです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。     ■オンラインセミナー開催のお知らせ 徹底デジタル管理！IoT活用！協働ロボット！現場事例に学ぶ！ 高品質ものづくりを継承するモデル工場の製造DXを徹底解説！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464 ■このような方にオススメ 現場に過度の負担を掛けず稼働管理、進捗管理を実現したい経営者様 製造DX：デジタルトランスフォーメーションの第１歩を踏み出したい経営者 キメの細かな設備保全を実現したい経営者 徹底した在庫管理を模索している経営者 ロボット導入による工程自動化を検討している経営者 ■第1講座 株式会社ナカヨ様から学ぶこと 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 ■第2講座 株式会社ナカヨ様前橋工場の視察 ■第3講座 工場視察の振り返り ※株式会社ナカヨ様 群馬県前橋市に本社を置く総合通信機器メーカー。2019年5月には、創立75周年を迎える。 1944年の創立以来、ビジネスフォンを始めとした電気通信機器の研究開発、ハード・ソフト設計から製造、販売まで一貫して対応。 通信機器の製造に加え、IoTセンサーなどを活用した自社でのカイゼン活動を基にSIやEMS等に事業領域拡大し、製造業のDX化に貢献している。 ■開催日程 オンライン開催となります 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464   ■無料ダウンロード！！ 「IT化計画書の作り方」解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方

▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ １．協働ロボットの価格 １－１.協働ロボット本体の価格 協働ロボット本体の価格は、その可搬重量にもよりますが、約300~500万円が一般的です。 中古で購入すれば、同じモノを150~200万円程度で手に入れることも可能です。 しかし、近年ではさらに低コストの協働ロボットも登場しています。 例えば、igusが提供する協働ロボットは100万円台、Fair Innovationが提供する協働ロボットは50万円台です。 (引用：https://www.igus.co.jp/Press/17169/rebel) (引用：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/231212/) ここ数年で、協働ロボットは低コスト化が進んでいると考えられます。 ⇒関連記事：日本＆海外の協働ロボットメーカー16社の特徴を紹介！ ⇒関連記事：協働ロボットの特徴と導入事例 １－２.協働ロボット本体以外の価格 残念ながら、協働ロボットの本体だけでは、自動化を行うことはできません。 実現したい自動化機能に合わせて、カメラ、ロボット架台、ロボットハンド、各種センサー、ワークストッカー、搬送装置などの機器が必要となります。 ロボット本体以外の価格は、実現したい自動化機能によって大幅に変動します。 例えば、ワークの投入と取り出しを自動化するための協働ロボットを検討しているとします。 協働ロボット本体に加えて架台、ハンドを購入し、SIerにシステムインテグレーションを外注するとすれば、トータル費用は1529万円かかります。 (協働ロボット本体：500万円 ロボットハンド：27万円 架台：2万円 システムインテグレーション費用：1000万円 としたときの費用合計) お金をかけようと思えばいくらでも良いロボット環境を作ることができますが、費用対効果を考慮し、必要かつ十分な仕様を検討することが非常に重要です。 ロボットを導入する際には、導入後にかかるコストも考慮する必要があります。 一般的に、協働ロボット導入時、導入後にかかるコスト費目は以下のように大まかに分類されます。 ロボット本体やメンテナンス、人材育成にはどうしても費用をかける必要がありますが、カメラ、架台などの任意費用については、要件次第で削減することが可能です。 また、メンテナンスや作業者への研修などを無料で提供しているメーカーもある様です。 ２．協働ロボットの低コスト導入術 先述の通り、近年協働ロボットは低コスト化が進んでいます。 そこからさらに低コストで協働ロボットを導入するには、どのような手法を用いればよいのでしょうか？ ポイントは2点あります。 SIerなしで協働ロボット導入を行うこと シンプルな機器構成にすること 詳しく見ていきます。 ２－１.SIerなしで協働ロボット導入を行うこと SIerなしで協働ロボットを導入・運用できるか。これが協働ロボット活用成功の分かれ目と言えます。 SIerなしで協働ロボットが運用できれば、ロボットで製造したい品種を追加する際、低コスト且つ素早く品種追加を行うことができ、導入効果の向上を見込むことができます。 反対に、自社内で協働ロボットの運用ができない場合、品種追加の際にいちいちSIerを呼ぶことになり、その度にムダなコストや時間が発生してしまい、減価償却に時間がかかってしまいます。 協働ロボットの特徴は、その“ティーチングのしやすさ“にあります。 未経験の現場作業者でも直感的にティーチングを行うことができることが強みです。 また、近年では、ＡＩを使った、自動でティーチングを行うソフトなども登場しています。 協働ロボット導入の際は、ダイレクトティーチングやＡＩの強みを生かしながら”自社内製化を行うこと“を強くオススメします。 ２－２.シンプルな機器構成にすること 次のポイントは、シンプルな機器構成にすることです。 協働ロボットには、様々なオプションをつけることができます。 当たり前ですが、様々なオプションはつければつけた分だけ費用がかさみ、減価償却に時間がかかります。 必要十分な機器構成にすることで、少ない費用で導入効果を最大化させることができます。 では、どうすれば自社に最適な、シンプルな機器構成を実現できるのでしょうか？ それは、「製品・作業分析」です。 この分析なくして、特に多品種少量生産の製造業における費用対効果の最大化は難しいです。 製品・作業分析を行う必要がある理由は、自動化効果の大きい作業・製品を絞るためです。 品種の多い工場でロボットによる自動化をしようとしても、一度にたくさんの製品群を自動化することは不可能です。 より短期的に自動化の効果を出すには、自動化効果の大きい作業、製品を絞り、順々にロボットによる自動化を進めていく必要があります。 そのため、船井総研ではお客様にロボット導入を行う際は必ず「製品・作業分析」を行っています。 続きは下記のダウンロード資料で解説します。 具体的な分析手法が気になる方はクリック！ ３．まとめ 本記事では、協働ロボットの価格と、その価格をより低くする方法について解説致しました。 情報収集の一助になれば幸いです。 船井総研では、中堅・中小製造業向けに、コンサルティングを行っております。 ロボット導入に限らず、AI・ERP導入支援も行っております。 お困りの際は、無料オンライン相談会をご活用ください。 ■お問い合わせはこちらから（協働ロボット活用の無料相談希望と記載下さい） https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ [sc name="cobot"][/sc] ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 １．協働ロボットの価格 １－１.協働ロボット本体の価格 協働ロボット本体の価格は、その可搬重量にもよりますが、約300~500万円が一般的です。 中古で購入すれば、同じモノを150~200万円程度で手に入れることも可能です。 しかし、近年ではさらに低コストの協働ロボットも登場しています。 例えば、igusが提供する協働ロボットは100万円台、Fair Innovationが提供する協働ロボットは50万円台です。 (引用：https://www.igus.co.jp/Press/17169/rebel) (引用：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/231212/) ここ数年で、協働ロボットは低コスト化が進んでいると考えられます。 ⇒関連記事：日本＆海外の協働ロボットメーカー16社の特徴を紹介！ ⇒関連記事：協働ロボットの特徴と導入事例 １－２.協働ロボット本体以外の価格 残念ながら、協働ロボットの本体だけでは、自動化を行うことはできません。 実現したい自動化機能に合わせて、カメラ、ロボット架台、ロボットハンド、各種センサー、ワークストッカー、搬送装置などの機器が必要となります。 ロボット本体以外の価格は、実現したい自動化機能によって大幅に変動します。 例えば、ワークの投入と取り出しを自動化するための協働ロボットを検討しているとします。 協働ロボット本体に加えて架台、ハンドを購入し、SIerにシステムインテグレーションを外注するとすれば、トータル費用は1529万円かかります。 (協働ロボット本体：500万円 ロボットハンド：27万円 架台：2万円 システムインテグレーション費用：1000万円 としたときの費用合計) お金をかけようと思えばいくらでも良いロボット環境を作ることができますが、費用対効果を考慮し、必要かつ十分な仕様を検討することが非常に重要です。 ロボットを導入する際には、導入後にかかるコストも考慮する必要があります。 一般的に、協働ロボット導入時、導入後にかかるコスト費目は以下のように大まかに分類されます。 ロボット本体やメンテナンス、人材育成にはどうしても費用をかける必要がありますが、カメラ、架台などの任意費用については、要件次第で削減することが可能です。 また、メンテナンスや作業者への研修などを無料で提供しているメーカーもある様です。 ２．協働ロボットの低コスト導入術 先述の通り、近年協働ロボットは低コスト化が進んでいます。 そこからさらに低コストで協働ロボットを導入するには、どのような手法を用いればよいのでしょうか？ ポイントは2点あります。 SIerなしで協働ロボット導入を行うこと シンプルな機器構成にすること 詳しく見ていきます。 ２－１.SIerなしで協働ロボット導入を行うこと SIerなしで協働ロボットを導入・運用できるか。これが協働ロボット活用成功の分かれ目と言えます。 SIerなしで協働ロボットが運用できれば、ロボットで製造したい品種を追加する際、低コスト且つ素早く品種追加を行うことができ、導入効果の向上を見込むことができます。 反対に、自社内で協働ロボットの運用ができない場合、品種追加の際にいちいちSIerを呼ぶことになり、その度にムダなコストや時間が発生してしまい、減価償却に時間がかかってしまいます。 協働ロボットの特徴は、その“ティーチングのしやすさ“にあります。 未経験の現場作業者でも直感的にティーチングを行うことができることが強みです。 また、近年では、ＡＩを使った、自動でティーチングを行うソフトなども登場しています。 協働ロボット導入の際は、ダイレクトティーチングやＡＩの強みを生かしながら”自社内製化を行うこと“を強くオススメします。 ２－２.シンプルな機器構成にすること 次のポイントは、シンプルな機器構成にすることです。 協働ロボットには、様々なオプションをつけることができます。 当たり前ですが、様々なオプションはつければつけた分だけ費用がかさみ、減価償却に時間がかかります。 必要十分な機器構成にすることで、少ない費用で導入効果を最大化させることができます。 では、どうすれば自社に最適な、シンプルな機器構成を実現できるのでしょうか？ それは、「製品・作業分析」です。 この分析なくして、特に多品種少量生産の製造業における費用対効果の最大化は難しいです。 製品・作業分析を行う必要がある理由は、自動化効果の大きい作業・製品を絞るためです。 品種の多い工場でロボットによる自動化をしようとしても、一度にたくさんの製品群を自動化することは不可能です。 より短期的に自動化の効果を出すには、自動化効果の大きい作業、製品を絞り、順々にロボットによる自動化を進めていく必要があります。 そのため、船井総研ではお客様にロボット導入を行う際は必ず「製品・作業分析」を行っています。 続きは下記のダウンロード資料で解説します。 具体的な分析手法が気になる方はクリック！ ３．まとめ 本記事では、協働ロボットの価格と、その価格をより低くする方法について解説致しました。 情報収集の一助になれば幸いです。 船井総研では、中堅・中小製造業向けに、コンサルティングを行っております。 ロボット導入に限らず、AI・ERP導入支援も行っております。 お困りの際は、無料オンライン相談会をご活用ください。 ■お問い合わせはこちらから（協働ロボット活用の無料相談希望と記載下さい） https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ [sc name="cobot"][/sc]

原価計算や生産計画など、製造業では手元のデータを使って様々なシミュレーション・計算によって経営が成り立っています。 そして近年、DXやAIといったデジタル技術の発展に伴い、製造業が行ってきたシミュレーションに変化が生じています。 今回は、製造業の経営に欠かすことのできないシミュレーション・計算に大きな影響を与える「デジタルツイン」についてご紹介いたします。 １．デジタルツインとは デジタルツインとは、現実世界に存在する物理的なモノから収集した様々なデータをデジタルの仮想空間上に再現する技術、を指します。文字通り、現実世界をデジタル空間に再現することで、現実世界の「ツイン＝双子」を仮想空間上に作り出します。デジタルツインによって再現された環境を活用することで、リアルタイムで現実性の高い・高精度なシミュレーションを行うことができるようになります。 ２．注目されている背景 デジタルツインの注目度・重要度が高まっている背景には、技術発展が関係しています。 まず挙げられるのは、機械からデータを収集する場面での技術です。具体的には、IoT機器の高性能化が該当します。IoTとは「モノのインターネット化」を指し、現実に存在する物理的なモノがインターネットと接続することです。従来製品や機械の稼働状況といった物理的なモノの情報は、人の手によって収集・入力することでデータ化・デジタル化してきました。そのためデータ化までに時間がかかり、また転記による入力ミスも高確率で生じていました。しかし、機械に装着してデータを収集するIoTセンサーが小型化・軽量化・低価格化、つまり高性能化したことによって、比較的安価に現実世界の情報を正確にかつリアルタイムで収集できるようになりました。 また、人が入力してデータ収集する場面での技術も発展しました。具体的にはウェアラブル端末の技術です。スマートフォンやタブレット、スマートウォッチなど持ち運びやすい端末により、日報や修理記録などの機械から直接取得しない定性的なデータもリアルタイムで更新できるようになりました。 さらに、データ活用の場面の技術も発展しています。VR・ARなどの技術です。VR（Virtual Reality：仮想現実）は専用ゴーグルなどの機器を装着して仮想空間に没入することができます。AR（Augmented Reality：拡張現実）は現実世界の風景にデジタルのバーチャル情報を重ねて表示することで、仮想空間に入ったような感覚を得ることができます。これらの技術によって、デジタルツインがより身近になりました 次に、製造業におけるデジタルツインのメリットを説明します。 デジタルツインと製造業との関係性は、シミュレーション、にあります。デジタルツインの技術によりシミュレーションの質が向上し、それによって製造業は下記のようなメリットを享受できるようになります。 ３．製造業におけるデジタルツインのメリット メリット①：生産性向上 　機械の稼働・負荷状況がリアルタイムで把握できるようになるため、最適な生産計画や人員配置がシミュレーションできるようになる。 メリット②：業務効率化 最適な生産計画がシミュレーションされることにより、製造体制や製造プロセスも改善され、業務が効率化される。 メリット③：コスト削減 仮想空間上で設計・試作ができるようになるため、実際に試作品を生産するより材料費・工数が節約でき、コスト削減につながる。 メリット④：製品改善 自社機械設備・出荷する自社製品にIoT機器を装着してリアルタイムデータを取得することで、エラー・故障時の原因解明・予測が可能になり、その情報を基に製品の改善が可能になる。 デジタルツインの技術が発展することで、シミュレーションの正確性や精度はますます向上していくと考えられます。 様々な外部要因によって不確実な環境にさらされている現在の状況下で、デジタルツインによるシミュレーションは製造業が事業継続していくうえでの拠り所になります。 今回のコラムが、皆様の会社でDX化を考えるきっかけになりましたら幸いです。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 徹底デジタル管理！IoT活用！協働ロボット！現場事例に学ぶ！ 高品質ものづくりを継承するモデル工場の製造DXを徹底解説！ セミナー開催の情報はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464 ■このような方にオススメ 現場に過度の負担を掛けず稼働管理、進捗管理を実現したい経営者様 製造DX：デジタルトランスフォーメーションの第１歩を踏み出したい経営者 キメの細かな設備保全を実現したい経営者 徹底した在庫管理を模索している経営者 ロボット導入による工程自動化を検討している経営者 ■第1講座 株式会社ナカヨ様から学ぶこと 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 ■第2講座 株式会社ナカヨ様前橋工場の視察 ■第3講座 工場視察の振り返り ■開催日程 オンライン開催となります 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464   ■無料ダウンロード！！ 「IT化計画書の作り方」解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 原価計算や生産計画など、製造業では手元のデータを使って様々なシミュレーション・計算によって経営が成り立っています。 そして近年、DXやAIといったデジタル技術の発展に伴い、製造業が行ってきたシミュレーションに変化が生じています。 今回は、製造業の経営に欠かすことのできないシミュレーション・計算に大きな影響を与える「デジタルツイン」についてご紹介いたします。 １．デジタルツインとは デジタルツインとは、現実世界に存在する物理的なモノから収集した様々なデータをデジタルの仮想空間上に再現する技術、を指します。文字通り、現実世界をデジタル空間に再現することで、現実世界の「ツイン＝双子」を仮想空間上に作り出します。デジタルツインによって再現された環境を活用することで、リアルタイムで現実性の高い・高精度なシミュレーションを行うことができるようになります。 ２．注目されている背景 デジタルツインの注目度・重要度が高まっている背景には、技術発展が関係しています。 まず挙げられるのは、機械からデータを収集する場面での技術です。具体的には、IoT機器の高性能化が該当します。IoTとは「モノのインターネット化」を指し、現実に存在する物理的なモノがインターネットと接続することです。従来製品や機械の稼働状況といった物理的なモノの情報は、人の手によって収集・入力することでデータ化・デジタル化してきました。そのためデータ化までに時間がかかり、また転記による入力ミスも高確率で生じていました。しかし、機械に装着してデータを収集するIoTセンサーが小型化・軽量化・低価格化、つまり高性能化したことによって、比較的安価に現実世界の情報を正確にかつリアルタイムで収集できるようになりました。 また、人が入力してデータ収集する場面での技術も発展しました。具体的にはウェアラブル端末の技術です。スマートフォンやタブレット、スマートウォッチなど持ち運びやすい端末により、日報や修理記録などの機械から直接取得しない定性的なデータもリアルタイムで更新できるようになりました。 さらに、データ活用の場面の技術も発展しています。VR・ARなどの技術です。VR（Virtual Reality：仮想現実）は専用ゴーグルなどの機器を装着して仮想空間に没入することができます。AR（Augmented Reality：拡張現実）は現実世界の風景にデジタルのバーチャル情報を重ねて表示することで、仮想空間に入ったような感覚を得ることができます。これらの技術によって、デジタルツインがより身近になりました 次に、製造業におけるデジタルツインのメリットを説明します。 デジタルツインと製造業との関係性は、シミュレーション、にあります。デジタルツインの技術によりシミュレーションの質が向上し、それによって製造業は下記のようなメリットを享受できるようになります。 ３．製造業におけるデジタルツインのメリット メリット①：生産性向上 　機械の稼働・負荷状況がリアルタイムで把握できるようになるため、最適な生産計画や人員配置がシミュレーションできるようになる。 メリット②：業務効率化 最適な生産計画がシミュレーションされることにより、製造体制や製造プロセスも改善され、業務が効率化される。 メリット③：コスト削減 仮想空間上で設計・試作ができるようになるため、実際に試作品を生産するより材料費・工数が節約でき、コスト削減につながる。 メリット④：製品改善 自社機械設備・出荷する自社製品にIoT機器を装着してリアルタイムデータを取得することで、エラー・故障時の原因解明・予測が可能になり、その情報を基に製品の改善が可能になる。 デジタルツインの技術が発展することで、シミュレーションの正確性や精度はますます向上していくと考えられます。 様々な外部要因によって不確実な環境にさらされている現在の状況下で、デジタルツインによるシミュレーションは製造業が事業継続していくうえでの拠り所になります。 今回のコラムが、皆様の会社でDX化を考えるきっかけになりましたら幸いです。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 徹底デジタル管理！IoT活用！協働ロボット！現場事例に学ぶ！ 高品質ものづくりを継承するモデル工場の製造DXを徹底解説！ セミナー開催の情報はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464 ■このような方にオススメ 現場に過度の負担を掛けず稼働管理、進捗管理を実現したい経営者様 製造DX：デジタルトランスフォーメーションの第１歩を踏み出したい経営者 キメの細かな設備保全を実現したい経営者 徹底した在庫管理を模索している経営者 ロボット導入による工程自動化を検討している経営者 ■第1講座 株式会社ナカヨ様から学ぶこと 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 ■第2講座 株式会社ナカヨ様前橋工場の視察 ■第3講座 工場視察の振り返り ■開催日程 オンライン開催となります 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464   ■無料ダウンロード！！ 「IT化計画書の作り方」解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方

近年、プログラミングという言葉が多く出回るようになり、その仕事に関わっていない方からも話を耳にするようになりました。 DXが加速していく中で、プログラミング的思考をもっていること、会社としてノウハウを持っていることは大きな価値となります。 では、なぜプログラミング的思考が必要なのか？そもそもDXとプログラミング的思考はどのような結びつきがあるのか？について、具体例を挙げながら解説していきます。 １．プログラミング的思考とは？ プログラミング的思考とは、端的に言うと「プログラム設計の際の思考方法をプログラミング以外の事柄で使用すること」を意味します。 必要となる力は大きく分けて下記の2点が挙げられます。 目的達成のために必要なマイルストーンを適切に設計する力 マイルストーンを一般化・抽象化して汎用性を持たせる力 「目的達成のために必要なマイルストーンを適切に設計する力」 プログラミングでは、目的達成のために必要なプログラムのフローを設計し、それに基づいてプログラムを設計し、目的達成を目指します。具体例として、テキストエディタに10段の三角形をアスタリスクで作成するプログラムを作ってみましょう。 ①必要となる部品の整理 10段の繰り返し 段数が増えると空白を減らす処理 段数が増えるとアスタリスクが増える処理 ②フローの設計 i. 10文字のうち、段数を引いた数だけ空白を入力し、段数分アスタリスクを入力 1段目 : 「□□□□□□□□□* 」 2段目 : ｢□□□□□□□□* * ｣ 3段目 : ｢□□□□□□□* * * ｣ ： ii. iを10回繰り返す ※上記より綺麗なアルゴリズムはあると思いますが、例として挙げさせていただいております。 実行結果は となります。 今回のプログラムでは、10段すべてを1行ずつ記述するのではなく、段数を経ていくたびに空白とアスタリスクの数を増減させて記述させることで、成果を変えずにマイルストーンを減らして目的を達成することができました。 この考え方を具体的に業務に落とし込むとこのようになります。 例）システム導入提案資料をチームで作成する場合 ①必要となる部品の整理 ・システムの説明 ・クライアントの課題整理 ・他社の事例 ・導入効果・メリット ②フローの設計 i. クライアントの課題を整理し、問題提起をおこなう ii. その課題を解決するためのシステムの説明 iii. システム導入によってどのような効果が得られるのかの説明 iv. 他社の事例 プログラミング的思考があると、上記のようにそれぞれ独立した部品として扱うことが出来るようになり、仕事の割り振りが明確になります。 「マイルストーンを一般化・抽象化して汎用性を持たせる力」 上記の例を一般化・抽象化し、他の用途にも展開できるようにします。 例）三角形のプログラムの場合 10段の要望から20段、30段の要望が出てきた場合、毎度数字を書き換えるのは手間がかかります。 そのため、必要となる部分を変数として設定し、1つ書き換えるだけですべてが変わるように設計します。 プログラムはこのようになります。 countの数字のみを変更するだけで、実行結果が変更できるようになりました。 例）システム導入提案資料をチームで作成する場合 それぞれの部品の資料の会社名や会社情報にわかりやすく目印を付け、どの部分を変更すれば良いのかをあらかじめ設定しておきます。 また、資料をそれぞれ別で保存しておき、誰でも活用できるような共有フォルダに格納することで、1から作成した資料を他の方が再度作ることなく使用できるようになり、チーム全体の効率性が向上します。 このように、必要となる部品の分解、フロー作成が完了した後に汎用性を持たせる一工夫をするだけで大きな効果を生むことがあります。組み合わせの数は部品の数が多ければ多いほど膨大になります。そうなると、効率的な資料作成が可能となります。 ２．DXとプログラミング的思考の結びつき DXを行う上で、プログラミング的思考は必須となっていきます。 プログラミング的思考が無いと、デジタルを活用した業務が複雑化してしまい、アナログ業務の効率化を目的としたデジタル活用であるはずなのに、結果として効率化されていないという状態に陥ってしまう恐れがあります。 プログラミング的思考があると、上記の問題を解決することが可能です。 デジタル活用による複雑化の原因は、アナログ業務をそのままデジタル化してしまうことにあります。業務改善によって今も昔も業務内容は大きく変更しており、これからも大きく変更していきます。その際に、単にトレンドのツールに飛びつくのではなく、ツール入れ替えの際に都度業務の最適化を行う必要があります。 新しいツールを入れる際には、そのツールに合った新しい観点から業務を振り返り、そのツールに合うように業務設計し直さなければならないため、ツールを導入するまではどのように業務を最適化したらよいのかがはっきりしないのですが、業務を最適化“しやすく”することは出来ます。そこでプログラミング的思考が役に立ちます。 一連の業務を部品化して独立化させます。また、何度も修正するようなところは変数に置き換えて汎用性を高くします。これにより、部品の入れ替えだけで業務改善が出来るようになります。 持続的な会社にする為に、これからのトレンドにいち早く乗っていくためにはプログラミング的思考が必要不可欠となるのです。 ３．日常的にプログラミング的思考を鍛える方法 それでは、どのようにしてプログラミング的思考を鍛えるのか、について説明していきます。 一番の方法はプログラミングを勉強し、業務に落とし込むことはできないかと常日頃考えて実行してみることになります。 しかし、これは学習コストが高く、効果が出るまでには時間がかかるため、日常的に鍛えられる方法を説明していきます。 日常的にプログラミング的思考を鍛える方法は、「都度、自身の行動を部品化し、効率化できる部分が無かったかを振り返り、次に活かすこと」です。 簡単な例として、出社するまでのタスクの優先順位付けを挙げます。 起床してから、出社するまで、朝食や着替え等、様々なタスクが存在しています。その際に、どの順序でタスクを行うと、効率化できるのかを毎回1分で良いので考えてみることでプログラミング的思考力を身に付けることができます。 また、効率化できると感じた理由まで考えられると、同じようなタスクが来た際に瞬時に判断できるようになります。 ４．まとめ プログラミング的思考という名前ですが、求められている力は「部品分解力」と「抽象化、一般化の力」となります。ただ、この2つの力を養うことができるスキルがプログラミングであるということです。 プログラミングには上記で述べた機能以外にも豊富な効率化のヒントが隠されています。是非ヒントを活用して日常業務へ落とし込んでみてください。   ■株式会社ナカヨ様オンライン視察セミナー開催のお知らせ 徹底デジタル管理！IoT活用！協働ロボット！現場事例に学ぶ！ 高品質ものづくりを継承するモデル工場の製造DXを徹底解説！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464 ■本セミナーで学べるポイント ・製造IoTモデル工場の超簡単稼働・進捗管理！ 設備ごとの稼働状況や生産進捗、生産終了時刻を表示することで外段取が効率的に！設備立ち上げ時間のバラツキも発見して停止時間75％削減！ ・製造IoTモデル工場の超簡単設備保全！ 洗浄液のPHや導電率をモニタして交換周期を適正化することで産廃処理費用23％削減に成功した事例などをいくつも紹介！ ・手書き日報無しの製造現場！ タブレットとセンサーで稼働状況を把握して設備ごとの稼働や進捗状況を可視化！停止の際は理由を選択するだけ！ ・細かな部品の在庫管理手法！ 電子基板用の小さな部品も棚番整理と実棚卸による徹底した在庫管理！ ・産業用ロボット、協働ロボットの具体的な活用現場！   工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知 近年、プログラミングという言葉が多く出回るようになり、その仕事に関わっていない方からも話を耳にするようになりました。 DXが加速していく中で、プログラミング的思考をもっていること、会社としてノウハウを持っていることは大きな価値となります。 では、なぜプログラミング的思考が必要なのか？そもそもDXとプログラミング的思考はどのような結びつきがあるのか？について、具体例を挙げながら解説していきます。 １．プログラミング的思考とは？ プログラミング的思考とは、端的に言うと「プログラム設計の際の思考方法をプログラミング以外の事柄で使用すること」を意味します。 必要となる力は大きく分けて下記の2点が挙げられます。 目的達成のために必要なマイルストーンを適切に設計する力 マイルストーンを一般化・抽象化して汎用性を持たせる力 「目的達成のために必要なマイルストーンを適切に設計する力」 プログラミングでは、目的達成のために必要なプログラムのフローを設計し、それに基づいてプログラムを設計し、目的達成を目指します。具体例として、テキストエディタに10段の三角形をアスタリスクで作成するプログラムを作ってみましょう。 ①必要となる部品の整理 10段の繰り返し 段数が増えると空白を減らす処理 段数が増えるとアスタリスクが増える処理 ②フローの設計 i. 10文字のうち、段数を引いた数だけ空白を入力し、段数分アスタリスクを入力 1段目 : 「□□□□□□□□□* 」 2段目 : ｢□□□□□□□□* * ｣ 3段目 : ｢□□□□□□□* * * ｣ ： ii. iを10回繰り返す ※上記より綺麗なアルゴリズムはあると思いますが、例として挙げさせていただいております。 実行結果は となります。 今回のプログラムでは、10段すべてを1行ずつ記述するのではなく、段数を経ていくたびに空白とアスタリスクの数を増減させて記述させることで、成果を変えずにマイルストーンを減らして目的を達成することができました。 この考え方を具体的に業務に落とし込むとこのようになります。 例）システム導入提案資料をチームで作成する場合 ①必要となる部品の整理 ・システムの説明 ・クライアントの課題整理 ・他社の事例 ・導入効果・メリット ②フローの設計 i. クライアントの課題を整理し、問題提起をおこなう ii. その課題を解決するためのシステムの説明 iii. システム導入によってどのような効果が得られるのかの説明 iv. 他社の事例 プログラミング的思考があると、上記のようにそれぞれ独立した部品として扱うことが出来るようになり、仕事の割り振りが明確になります。 「マイルストーンを一般化・抽象化して汎用性を持たせる力」 上記の例を一般化・抽象化し、他の用途にも展開できるようにします。 例）三角形のプログラムの場合 10段の要望から20段、30段の要望が出てきた場合、毎度数字を書き換えるのは手間がかかります。 そのため、必要となる部分を変数として設定し、1つ書き換えるだけですべてが変わるように設計します。 プログラムはこのようになります。 countの数字のみを変更するだけで、実行結果が変更できるようになりました。 例）システム導入提案資料をチームで作成する場合 それぞれの部品の資料の会社名や会社情報にわかりやすく目印を付け、どの部分を変更すれば良いのかをあらかじめ設定しておきます。 また、資料をそれぞれ別で保存しておき、誰でも活用できるような共有フォルダに格納することで、1から作成した資料を他の方が再度作ることなく使用できるようになり、チーム全体の効率性が向上します。 このように、必要となる部品の分解、フロー作成が完了した後に汎用性を持たせる一工夫をするだけで大きな効果を生むことがあります。組み合わせの数は部品の数が多ければ多いほど膨大になります。そうなると、効率的な資料作成が可能となります。 ２．DXとプログラミング的思考の結びつき DXを行う上で、プログラミング的思考は必須となっていきます。 プログラミング的思考が無いと、デジタルを活用した業務が複雑化してしまい、アナログ業務の効率化を目的としたデジタル活用であるはずなのに、結果として効率化されていないという状態に陥ってしまう恐れがあります。 プログラミング的思考があると、上記の問題を解決することが可能です。 デジタル活用による複雑化の原因は、アナログ業務をそのままデジタル化してしまうことにあります。業務改善によって今も昔も業務内容は大きく変更しており、これからも大きく変更していきます。その際に、単にトレンドのツールに飛びつくのではなく、ツール入れ替えの際に都度業務の最適化を行う必要があります。 新しいツールを入れる際には、そのツールに合った新しい観点から業務を振り返り、そのツールに合うように業務設計し直さなければならないため、ツールを導入するまではどのように業務を最適化したらよいのかがはっきりしないのですが、業務を最適化“しやすく”することは出来ます。そこでプログラミング的思考が役に立ちます。 一連の業務を部品化して独立化させます。また、何度も修正するようなところは変数に置き換えて汎用性を高くします。これにより、部品の入れ替えだけで業務改善が出来るようになります。 持続的な会社にする為に、これからのトレンドにいち早く乗っていくためにはプログラミング的思考が必要不可欠となるのです。 ３．日常的にプログラミング的思考を鍛える方法 それでは、どのようにしてプログラミング的思考を鍛えるのか、について説明していきます。 一番の方法はプログラミングを勉強し、業務に落とし込むことはできないかと常日頃考えて実行してみることになります。 しかし、これは学習コストが高く、効果が出るまでには時間がかかるため、日常的に鍛えられる方法を説明していきます。 日常的にプログラミング的思考を鍛える方法は、「都度、自身の行動を部品化し、効率化できる部分が無かったかを振り返り、次に活かすこと」です。 簡単な例として、出社するまでのタスクの優先順位付けを挙げます。 起床してから、出社するまで、朝食や着替え等、様々なタスクが存在しています。その際に、どの順序でタスクを行うと、効率化できるのかを毎回1分で良いので考えてみることでプログラミング的思考力を身に付けることができます。 また、効率化できると感じた理由まで考えられると、同じようなタスクが来た際に瞬時に判断できるようになります。 ４．まとめ プログラミング的思考という名前ですが、求められている力は「部品分解力」と「抽象化、一般化の力」となります。ただ、この2つの力を養うことができるスキルがプログラミングであるということです。 プログラミングには上記で述べた機能以外にも豊富な効率化のヒントが隠されています。是非ヒントを活用して日常業務へ落とし込んでみてください。   ■株式会社ナカヨ様オンライン視察セミナー開催のお知らせ 徹底デジタル管理！IoT活用！協働ロボット！現場事例に学ぶ！ 高品質ものづくりを継承するモデル工場の製造DXを徹底解説！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464 ■本セミナーで学べるポイント ・製造IoTモデル工場の超簡単稼働・進捗管理！ 設備ごとの稼働状況や生産進捗、生産終了時刻を表示することで外段取が効率的に！設備立ち上げ時間のバラツキも発見して停止時間75％削減！ ・製造IoTモデル工場の超簡単設備保全！ 洗浄液のPHや導電率をモニタして交換周期を適正化することで産廃処理費用23％削減に成功した事例などをいくつも紹介！ ・手書き日報無しの製造現場！ タブレットとセンサーで稼働状況を把握して設備ごとの稼働や進捗状況を可視化！停止の際は理由を選択するだけ！ ・細かな部品の在庫管理手法！ 電子基板用の小さな部品も棚番整理と実棚卸による徹底した在庫管理！ ・産業用ロボット、協働ロボットの具体的な活用現場！   工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知

１．ロボット活用の現状 近年、人手不足や技術革新などが要因となって産業用ロボットが注目を集めています。国や地自体からはものづくり補助金や事業再構築補助金など多くの補助金が公表されており、最近ロボットを導入された企業も多いのではないでしょうか？ ただ、ロボットを導入することが目的になってしまい、導入したのはいいもののうまく活用できずロボットが埃をかぶってしまっていることが多いのが実情です。 今回はロボットをより簡単かつ効果的に活用できる最新技術のご紹介をします。 ２．稼働状況を見える化する稼働監視システム 上述のようにロボットを導入したはいいが、思っていたほど稼動が上がらないというような状況をよく耳にします。その要因は様々ですが、その一つが「そもそもロボットが稼動状況を把握できていない」です。 ロボットの稼働を上げようにも、そもそも現状の稼働状況を把握できていなければ、目標や計画を立てることも対策を検討することもできません。そのためロボットの稼働を上げるための第一ステップとして稼動状況を把握することが必要不可欠になります。そこで力を発揮するのが稼働監視システムです。 ロボットなどの生産設備に、稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することができるシステムです。稼働状況が数値化・グラフ化されるため、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認ができます。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、過去の稼働状況を見てボトルネックの特定をすることで改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能です。 次に、より最新の技術であるオフラインティーチングやモーションキャプチャティーチング・VRティーチングについて解説します。 ３．オフラインティーチング 本来ペンダントと呼ばれるリモコンの様なモノで、手動によるロボットの移動とポイント登録を繰り返して加工動作一連のプログラムを作成していきますが、オフラインティーチングソフトは３D-CADデータを基にPC上でロボットプログラムの作成が可能となります。様々なシュミレーションを安全な環境で生産現場のロボットを停止せずに行う事が出来ます。高機能型のソフトウェアでは加工開始点と終了点を指定するだけで、自動で加工パスを生成してくれるソフトもあります。 ４．モーションキャプチャティーチング・VRティーチング "先ほどご紹介したオフラインティーチングについては様々な会社より色々なタイプのソフトが販売されているため、耳にしたことがある方は多いかと思いますが最近ではティーチングの工数削減・簡略化の為のツールとしてオフラインティーチング以外にもモーションキャプチャやVR技術を活用した製品も出ていきています。 各社システムの構成に多少の違いはありますが、基本的には作業者がハンドツールをもって、ワークに対して普段の作業通り（塗装や溶接など）にツールを動かすことで、その作業をロボットに教え込むことができます。ティーチングに関する知識や経験がなくても直感的にロボットの位置や姿勢をティーチングすることが可能です。 一点注意点としては、ティーチング工数の削減にはつながりますが、ポジショナー等と連動した動作には対応できていません。そのため、ポジショナー等の外部軸があるロボットシステムを利用している場合はまだまだオフラインティーチングソフトの方が汎用性もあり有用です。しかし、使用用途によってモーションキャプチャやVRを活用した製品が力を発揮する場面もありますので、ティーチングの簡略化を検討されている企業様はオフラインティーチングソフトと合わせて検討されてはいかがでしょうか。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「多品種少量生産の化粧塗装・下塗り塗装ロボット活用！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279 ■このような方にオススメ 樹脂塗装を手塗りされている企業の社長様 多品種少量生産している樹脂・金属加工業の社長様 塗装ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ロボットで塗装が出来るのか不安視されている社長様 塗装職人の不足や品質の安定に課題を持たれている社長様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/08 (火)　13:00~15:00 2022/11/10 (木)　13:00~15:00 2022/11/16 (水)　13:00~15:00 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279 １．ロボット活用の現状 近年、人手不足や技術革新などが要因となって産業用ロボットが注目を集めています。国や地自体からはものづくり補助金や事業再構築補助金など多くの補助金が公表されており、最近ロボットを導入された企業も多いのではないでしょうか？ ただ、ロボットを導入することが目的になってしまい、導入したのはいいもののうまく活用できずロボットが埃をかぶってしまっていることが多いのが実情です。 今回はロボットをより簡単かつ効果的に活用できる最新技術のご紹介をします。 ２．稼働状況を見える化する稼働監視システム 上述のようにロボットを導入したはいいが、思っていたほど稼動が上がらないというような状況をよく耳にします。その要因は様々ですが、その一つが「そもそもロボットが稼動状況を把握できていない」です。 ロボットの稼働を上げようにも、そもそも現状の稼働状況を把握できていなければ、目標や計画を立てることも対策を検討することもできません。そのためロボットの稼働を上げるための第一ステップとして稼動状況を把握することが必要不可欠になります。そこで力を発揮するのが稼働監視システムです。 ロボットなどの生産設備に、稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することができるシステムです。稼働状況が数値化・グラフ化されるため、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認ができます。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、過去の稼働状況を見てボトルネックの特定をすることで改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能です。 次に、より最新の技術であるオフラインティーチングやモーションキャプチャティーチング・VRティーチングについて解説します。 ３．オフラインティーチング 本来ペンダントと呼ばれるリモコンの様なモノで、手動によるロボットの移動とポイント登録を繰り返して加工動作一連のプログラムを作成していきますが、オフラインティーチングソフトは３D-CADデータを基にPC上でロボットプログラムの作成が可能となります。様々なシュミレーションを安全な環境で生産現場のロボットを停止せずに行う事が出来ます。高機能型のソフトウェアでは加工開始点と終了点を指定するだけで、自動で加工パスを生成してくれるソフトもあります。 ４．モーションキャプチャティーチング・VRティーチング "先ほどご紹介したオフラインティーチングについては様々な会社より色々なタイプのソフトが販売されているため、耳にしたことがある方は多いかと思いますが最近ではティーチングの工数削減・簡略化の為のツールとしてオフラインティーチング以外にもモーションキャプチャやVR技術を活用した製品も出ていきています。 各社システムの構成に多少の違いはありますが、基本的には作業者がハンドツールをもって、ワークに対して普段の作業通り（塗装や溶接など）にツールを動かすことで、その作業をロボットに教え込むことができます。ティーチングに関する知識や経験がなくても直感的にロボットの位置や姿勢をティーチングすることが可能です。 一点注意点としては、ティーチング工数の削減にはつながりますが、ポジショナー等と連動した動作には対応できていません。そのため、ポジショナー等の外部軸があるロボットシステムを利用している場合はまだまだオフラインティーチングソフトの方が汎用性もあり有用です。しかし、使用用途によってモーションキャプチャやVRを活用した製品が力を発揮する場面もありますので、ティーチングの簡略化を検討されている企業様はオフラインティーチングソフトと合わせて検討されてはいかがでしょうか。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「多品種少量生産の化粧塗装・下塗り塗装ロボット活用！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279 ■このような方にオススメ 樹脂塗装を手塗りされている企業の社長様 多品種少量生産している樹脂・金属加工業の社長様 塗装ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ロボットで塗装が出来るのか不安視されている社長様 塗装職人の不足や品質の安定に課題を持たれている社長様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/08 (火)　13:00~15:00 2022/11/10 (木)　13:00~15:00 2022/11/16 (水)　13:00~15:00 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279

「製造業のDX化」を具体的な行動・施策に移すと考えた際に、部門横断でプロジェクトを行うこともはや必須であることは皆様周知の事実かと存じます。今回はVUCA（「Volatility（ボラティリティ：変動性）」「Uncertainty（アンサートゥンティ：不確実性）」「Complexity（コムプレクシティ：複雑性）」「Ambiguity（アムビギュイティ：曖昧性）」）の時代におけるすべての製造業への糧となる部門横断プロジェクト成功の秘訣をお伝えします。 さらに、部門横断プロジェクトでイメージが湧きやすい基幹システム導入のプロジェクトを例にとって重要なポイント３選絞ってお伝えします。 １．プロジェクトリーダー どんなプロジェクトにもリーダーが存在します。プロジェクトのスタートはこのリーダーの選出からでしょう。ズバリこのリーダーは製造の現場と良い関係が築ける人が良いでしょう。間違ってもシステム導入のプロジェクトであるからといって情報システム部の○○さんや、システムに詳しい人をプロジェクトリーダーに配置してしまうのはあってはならないことです。全体最適を考えられ、各担当者からも人望がある方を選定していただきたい。 事例としては、ある会社様でプロジェクトリーダーと工場長が口論になりました。“生産実績が確実に取れておらず、現在庫の把握が困難になっている”というプロジェクトリーダー（情報システム部）の主張と“製造現場の工数が多くなってしまう”という工場長の主張がぶつかり合った結果となっています。 原因としてはプロジェクトリーダーがシステム側の目線しか持っていないことが原因であり、プロジェクト全体のことを考えて、進めていくことが重要であるということです ２．社内組織 得てして、製造業のDX化を進める際には社内の組織が強固なものになる必要がある。また中堅・中小企業は社内リソースに限りがある為、効果的な組織になるべきです。 その為には、社内の利害関係者の整理、及び巻き込みが重要となってきます。 まず、社内の反対派にプロジェクトの推進を阻止された話はよくある話です。反対派の方々には、反対するだけの理由が存在します。プロジェクトに関する情報不足、認識のズレ、感情的な要因から起きている場合もあります。しかしながら、蔑ろにせず、プロジェクトチームが彼らに対してフォローをすることが重要です。反対派の多くは自分たちよりも強いパワーを持った上位の中立派に対してアプローチし、全力でプロジェクトの阻止を目論みます。その結果、賛成派のプロジェクトオーナー以外は全体反対派になってしまったという苦い思い出もあります。私と同じ轍を踏まないためにも、ぜひプロジェクトにおける「反対派」の声に耳を傾けてください。 また、巻き込みが足りていないケースとして良く挙がる声としては、「このプロジェクトは生産管理の話でしょ？情報システム部の仕事でしょ？」という話が散見されることになります。これは危険なアラートサインとして扱い、早めに対処を心がけてましょう。 ３．計画 VUCAの時代の部門横断プロジェクトは以前よりも複雑度が増しており、いくら緻密な計画を立てても必ず問題は起こり、予定通りに進めることは難しいでしょう。 その対策は２点あり、小さく細切れなスケジュールを作成することと、計画の最後に監視・新たに出てきた問題解決の時間を設けてください。 システム導入の際にアジャイル開発とウォーターフォール開発という開発スタイルがあります。アジャイル開発とは、計画、設計、実装、テストといった開発工程を機能単位の小さいサイクルで繰り返すの方式です。反対にウォーターフォール開発とは、要件定義から設計、開発、実装、テスト、運用までの開発工程を段階的に完了する方式です。 出来るならシステム導入のプロジェクトはアジャイル開発の方式を採用し、現場にもイメージが湧くように進めていきましょう。その際にギリギリなスケジュールを組まないで、スケジュールの最後にバッファを設けることをお勧めします。 今回の内容が製造業ＤＸの一助になりましたら幸いです。   ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント３：システム導入を前提とはしない レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 ■第1講座 材料費高騰対策！　原価管理システム導入成功編 機械加工業における生産管理・原価管理業務の課題 生産管理原価管理システムの導入失敗例 成功する生産管理原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 生産管理原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 生産管理原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を安価で成功させる為のベンダー選定 ■第2講座 生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数120名！鋳造・機械加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価」「製造進捗」見える化の取り組み事例 ■第3講座 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/02 (水)　13:00~15:00 2022/11/04 (金)　13:00~15:00 2022/11/07 (月)　13:00~15:00 2022/11/11 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 「製造業のDX化」を具体的な行動・施策に移すと考えた際に、部門横断でプロジェクトを行うこともはや必須であることは皆様周知の事実かと存じます。今回はVUCA（「Volatility（ボラティリティ：変動性）」「Uncertainty（アンサートゥンティ：不確実性）」「Complexity（コムプレクシティ：複雑性）」「Ambiguity（アムビギュイティ：曖昧性）」）の時代におけるすべての製造業への糧となる部門横断プロジェクト成功の秘訣をお伝えします。 さらに、部門横断プロジェクトでイメージが湧きやすい基幹システム導入のプロジェクトを例にとって重要なポイント３選絞ってお伝えします。 １．プロジェクトリーダー どんなプロジェクトにもリーダーが存在します。プロジェクトのスタートはこのリーダーの選出からでしょう。ズバリこのリーダーは製造の現場と良い関係が築ける人が良いでしょう。間違ってもシステム導入のプロジェクトであるからといって情報システム部の○○さんや、システムに詳しい人をプロジェクトリーダーに配置してしまうのはあってはならないことです。全体最適を考えられ、各担当者からも人望がある方を選定していただきたい。 事例としては、ある会社様でプロジェクトリーダーと工場長が口論になりました。“生産実績が確実に取れておらず、現在庫の把握が困難になっている”というプロジェクトリーダー（情報システム部）の主張と“製造現場の工数が多くなってしまう”という工場長の主張がぶつかり合った結果となっています。 原因としてはプロジェクトリーダーがシステム側の目線しか持っていないことが原因であり、プロジェクト全体のことを考えて、進めていくことが重要であるということです ２．社内組織 得てして、製造業のDX化を進める際には社内の組織が強固なものになる必要がある。また中堅・中小企業は社内リソースに限りがある為、効果的な組織になるべきです。 その為には、社内の利害関係者の整理、及び巻き込みが重要となってきます。 まず、社内の反対派にプロジェクトの推進を阻止された話はよくある話です。反対派の方々には、反対するだけの理由が存在します。プロジェクトに関する情報不足、認識のズレ、感情的な要因から起きている場合もあります。しかしながら、蔑ろにせず、プロジェクトチームが彼らに対してフォローをすることが重要です。反対派の多くは自分たちよりも強いパワーを持った上位の中立派に対してアプローチし、全力でプロジェクトの阻止を目論みます。その結果、賛成派のプロジェクトオーナー以外は全体反対派になってしまったという苦い思い出もあります。私と同じ轍を踏まないためにも、ぜひプロジェクトにおける「反対派」の声に耳を傾けてください。 また、巻き込みが足りていないケースとして良く挙がる声としては、「このプロジェクトは生産管理の話でしょ？情報システム部の仕事でしょ？」という話が散見されることになります。これは危険なアラートサインとして扱い、早めに対処を心がけてましょう。 ３．計画 VUCAの時代の部門横断プロジェクトは以前よりも複雑度が増しており、いくら緻密な計画を立てても必ず問題は起こり、予定通りに進めることは難しいでしょう。 その対策は２点あり、小さく細切れなスケジュールを作成することと、計画の最後に監視・新たに出てきた問題解決の時間を設けてください。 システム導入の際にアジャイル開発とウォーターフォール開発という開発スタイルがあります。アジャイル開発とは、計画、設計、実装、テストといった開発工程を機能単位の小さいサイクルで繰り返すの方式です。反対にウォーターフォール開発とは、要件定義から設計、開発、実装、テスト、運用までの開発工程を段階的に完了する方式です。 出来るならシステム導入のプロジェクトはアジャイル開発の方式を採用し、現場にもイメージが湧くように進めていきましょう。その際にギリギリなスケジュールを組まないで、スケジュールの最後にバッファを設けることをお勧めします。 今回の内容が製造業ＤＸの一助になりましたら幸いです。   ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント３：システム導入を前提とはしない レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 ■第1講座 材料費高騰対策！　原価管理システム導入成功編 機械加工業における生産管理・原価管理業務の課題 生産管理原価管理システムの導入失敗例 成功する生産管理原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 生産管理原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 生産管理原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を安価で成功させる為のベンダー選定 ■第2講座 生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数120名！鋳造・機械加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価」「製造進捗」見える化の取り組み事例 ■第3講座 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/02 (水)　13:00~15:00 2022/11/04 (金)　13:00~15:00 2022/11/07 (月)　13:00~15:00 2022/11/11 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179

今回は、「生産現場の段取り改善&原価改善のポイントとは？」というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．段取り改善&原価改善に繋げるためのデータ取得&分析方法とは？ 以前、のコラム記事にて、 「製造業の生産現場における“工数データ把握”の重要性」 について紹介させていただきました。 ※過去コラムは本コラム最後のリンクよりご確認頂けます タイトル：「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握”の重要性とは？」 今回は上述のコラム記事の続編として、 生産現場で工数データを把握した先の「データ分析&段取り改善」を より精度高く実行できるようになるためのポイントをご紹介いたします。 ２．ポイントは「段取り工程の細分化」 いきなり結論となりますが、 生産現場で工数データを把握した先の「データ分析&段取り改善」を より精度高く実行できるようになるためのポイントとして、 「段取り工程の細分化」というキーワードが挙げられます。 「段取り作業の細分化」とは、 段取り工程をすべて一括りに捉えるのではなく、 ・「外段取り」と「内段取り」に分ける ・内段取りの中でも、「作業担当者によって工数のバラつきが生じやすい工程」と「それ以外の工程」に分ける 等の考え方のことを指します。 例えば、機械加工業の場合、 「段取り工程の細分化」の一例を挙げると、 以下①～③のような分類ができます。 ①準備（外段取り）：切削工具（刃物）の準備、治具の用意等 ②交換（内段取り）：治具類の取り外し、NCプログラムの読み込み等 ③調整：最初の1個目の良品を作るまでの加工等 上記①～③の工程のうち、 ①・②の工程は誰が担当してもさほど時間差がつかない ③の工程では作業担当者による工数のバラつきが生じやすい という仮説がある場合、 ①・②の工程は一括りにして工数データを取得する ③の工程は①・②の工程から独立させて工数データを取得する という方法を取ります。 上述のように、段取り工程を「①・②」と「③」に分けて工数データの取得を進めていくことで、後々のデータ分析の際に、「③の工程を誰が担当した場合に標準時間以上の工数がかかったか」をより精度高く突き止めることができるようになります。 段取り工程を細分化し、「勘や経験」ではなく「実際のデータ」をもとに改善対象となる工程を特定できるようになることで、その後の段取り改善の精度もアップします。 データ活用の話になった際に、放っておくと「データを取得すること」自体が目的化してしまいがちですが、今回ご紹介した例の場合、あくまでも目的は ・取得したデータを分析し、 ・その後の段取り改善&原価改善に活かす こととなります。 是非、参考にしていただければ幸いです。 以上、「生産現場の段取り改善&原価改善のポイントとは？」 というテーマについてお伝えさせていただきました。 前編のコラムはこちら 「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握”の重要性とは？」 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/220907-2/   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 ■このような方にオススメ ・従業員200名以下の機械加工業の社長様 ・製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 ・個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 ・人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・原価管理業務が多い機械加工業の社長様 ・生産管理・原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/02 (水)　13:00~15:00 2022/11/04 (金)　13:00~15:00 2022/11/07 (月)　13:00~15:00 2022/11/11 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、「生産現場の段取り改善&原価改善のポイントとは？」というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．段取り改善&原価改善に繋げるためのデータ取得&分析方法とは？ 以前、のコラム記事にて、 「製造業の生産現場における“工数データ把握”の重要性」 について紹介させていただきました。 ※過去コラムは本コラム最後のリンクよりご確認頂けます タイトル：「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握”の重要性とは？」 今回は上述のコラム記事の続編として、 生産現場で工数データを把握した先の「データ分析&段取り改善」を より精度高く実行できるようになるためのポイントをご紹介いたします。 ２．ポイントは「段取り工程の細分化」 いきなり結論となりますが、 生産現場で工数データを把握した先の「データ分析&段取り改善」を より精度高く実行できるようになるためのポイントとして、 「段取り工程の細分化」というキーワードが挙げられます。 「段取り作業の細分化」とは、 段取り工程をすべて一括りに捉えるのではなく、 ・「外段取り」と「内段取り」に分ける ・内段取りの中でも、「作業担当者によって工数のバラつきが生じやすい工程」と「それ以外の工程」に分ける 等の考え方のことを指します。 例えば、機械加工業の場合、 「段取り工程の細分化」の一例を挙げると、 以下①～③のような分類ができます。 ①準備（外段取り）：切削工具（刃物）の準備、治具の用意等 ②交換（内段取り）：治具類の取り外し、NCプログラムの読み込み等 ③調整：最初の1個目の良品を作るまでの加工等 上記①～③の工程のうち、 ①・②の工程は誰が担当してもさほど時間差がつかない ③の工程では作業担当者による工数のバラつきが生じやすい という仮説がある場合、 ①・②の工程は一括りにして工数データを取得する ③の工程は①・②の工程から独立させて工数データを取得する という方法を取ります。 上述のように、段取り工程を「①・②」と「③」に分けて工数データの取得を進めていくことで、後々のデータ分析の際に、「③の工程を誰が担当した場合に標準時間以上の工数がかかったか」をより精度高く突き止めることができるようになります。 段取り工程を細分化し、「勘や経験」ではなく「実際のデータ」をもとに改善対象となる工程を特定できるようになることで、その後の段取り改善の精度もアップします。 データ活用の話になった際に、放っておくと「データを取得すること」自体が目的化してしまいがちですが、今回ご紹介した例の場合、あくまでも目的は ・取得したデータを分析し、 ・その後の段取り改善&原価改善に活かす こととなります。 是非、参考にしていただければ幸いです。 以上、「生産現場の段取り改善&原価改善のポイントとは？」 というテーマについてお伝えさせていただきました。 前編のコラムはこちら 「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握”の重要性とは？」 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/220907-2/   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 ■このような方にオススメ ・従業員200名以下の機械加工業の社長様 ・製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 ・個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 ・人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・原価管理業務が多い機械加工業の社長様 ・生産管理・原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/02 (水)　13:00~15:00 2022/11/04 (金)　13:00~15:00 2022/11/07 (月)　13:00~15:00 2022/11/11 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知

「製造業のDX化」を具体的な行動・施策に移すと考えた際に、基幹システムの有効活用はその1つだと言えます。 しかし、既に基幹システムを導入している企業、またはこれから基幹システムの導入を検討している企業にとって、「有効活用」はとても難しい施策です。 なぜなら、基幹システムの根幹となるマスタの整備は中小規模の製造業にとってかなりの負担になるためです。 そこで今回のコラムでは、中小製造業が基幹システムを最大限に活用するためのマスタ整備のコツを2つお伝えいたします。 １．マスタとは まずマスタとはマスタデータの略称で、基幹システムで業務を遂行するために必要となる基本的なデータのことを指します。 基幹システムによくあるマスタと製造業において特に重要なマスタは以下の通りです。 （よくある基幹システムのマスタ） ・担当者マスタ 　自社の従業員IDや所属部署など ・得意先マスタ/仕入先マスタ 　取引先コードや住所・社内の担当者・支払/請求の締め日など ・品目マスタ 　商品コード・商品名・販売/仕入価格・品目区分（完成品/仕掛品/材料など）・属性情報（サイズや材質）など （製造業において特に重要なマスタ） ・工程マスタ 　抜き/曲げ/溶接/アセンブリーなどの自社工程・各工程での作業単価（チャージ） ・製造BOMマスタ 　完成品/仕掛品/半製品の部品構成情報 ・工順マスタ 　完成品/仕掛品/半製品の工程の順番、品目単位での標準の段取/作業時間など 上記のようなマスタ情報は基幹システムを運用するために必要不可欠です。 しかし、多くの中小製造業においてこのマスタ情報が整備出来ずにシステムが運用できない状態に陥っています。 では、なぜ多くでマスタ作成・整備がうまくいかないのでしょうか。 ２．マスタ整備がうまくいかない理由・問題点とは 多くの企業でマスタ整備がうまくいかない理由は大きく2点あります。 理由①：人的リソース不足 中小規模の製造業において、人的リソース不足によってマスタ整備がやり切れないケースは非常に多いです。その背景には、マスタデータとして登録する必要のある情報量が多すぎて現在の社員では対応できない、という問題があります。 業種などによって状況は違うと思いますが、会社によっては数千社の取引先・数万の品目を扱っている企業もあります。そのような企業の場合、データの登録・整備には物理的に時間がかかります。 理由②：今あるデータの不整合 自社内に存在しているデータに不整合がある場合、整備にはかなり時間がかかります。例えば、社内に基幹システムがなく複数の業務システムを並行運用している企業の場合、業務システム間でデータの不整合が生じている場合があります。具体的には顧客管理システムと販売・購買管理システムで取引先コードが違う、等です。 また、既に基幹システムを導入している企業に関しては、同じ品目に対して複数のコードが重複してしまっているケースがあります。これは、製品コードを他社品番として登録している場合に陥ることが多いです。 既存システムの有無に関わらずデータの不整合やコード重複が生じている場合、データの修正は業務を把握しているベテラン社員に依存します。しかし、そのようなベテラン社員は現状の業務でも忙しいことがほとんどのためマスタの修正・作成ができず基幹システムの最大活用が実現できません。 次に「マスタ整備をうまく進めるための３つのコツ」をご紹介します。 ３．マスタ整備をうまく進めるための３つのコツ 上記のような理由でマスタ整備はとん挫する傾向がありますが、そう言った状況下でもマスタ整備をうまく進めるコツは3つあります。 コツ1：登録するデータ範囲を決定する 自社として基幹システムでどこまでの管理がしたいかを決めて、その管理ができる程度のマスタ登録をするという方針を決めることでマスタ登録の負担は軽減されうまくいく可能性が高まります。 例えば、自社の基幹システムでは販売・購買・在庫管理までできればよい、ということであれば、会計系の支払/請求締め日などの整備・登録は必要なくなります。 コツ2：単純作業と判断が必要になるものを分類する 「２．マスタ整備がうまくいかない理由・問題点」で触れましたが、マスタ登録はベテランに依存することが多く、そのために登録が遅延します。 業務や社内の運用方法に精通しているベテラン社員にマスタ作成が属人化してしまうのはしょうがないとして、ベテラン社員が行うタスクの内容を分類・ベテラン社員以外にできることがあれば作業を分散することが重要です。 コツ3：意思決定権者が主導する コツ1・2で触れた内容にも関連しますが、策定したルールは社長など社内の意思決定権者がメンバーに伝達し順守させることがポイントです。 基幹システム運用に関連するメンバーだけでなく、直接関連しないメンバーにも全社的なプロジェクトであると理解していただくことで、社内の業務量調整などがスムーズにできるようになります。 DX化を実現するための心強いツールである「基幹システム」は、必要となるマスタをきちんと整備して初めてシステムとして稼働します。 今回の内容が基幹システムの運用改善や導入の検討の一助になりましたら幸いです。   DX化を実現するための心強いツールである「基幹システム」は、必要となるマスタをきちんと整備して初めてシステムとして稼働します。 ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント３：システム導入を前提とはしない レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 参加申し込み締め切り間近！！ 「板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672 ■本セミナーで学べるポイント ・従業員200名以下の板金加工・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべき原価管理システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・原価管理システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ ・原価管理システムで製品別・取引先別・工程別データ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ ・職人・属人化している生産管理・個別原価管理業務を改善する為のシステムを導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にシステムを導入・活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも個別原価をデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～生産・購買・在庫・原価をシステムで統合的する方法が良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ・個別原価を可視化する事で何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が明確になりその具体的な対策が分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/10/12 (水)　13:00~15:00 2022/10/13 (木)　13:00~15:00 2022/10/17 (月)　13:00~15:00 2022/10/26 (水)　13:00～15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672   「製造業のDX化」を具体的な行動・施策に移すと考えた際に、基幹システムの有効活用はその1つだと言えます。 しかし、既に基幹システムを導入している企業、またはこれから基幹システムの導入を検討している企業にとって、「有効活用」はとても難しい施策です。 なぜなら、基幹システムの根幹となるマスタの整備は中小規模の製造業にとってかなりの負担になるためです。 そこで今回のコラムでは、中小製造業が基幹システムを最大限に活用するためのマスタ整備のコツを2つお伝えいたします。 １．マスタとは まずマスタとはマスタデータの略称で、基幹システムで業務を遂行するために必要となる基本的なデータのことを指します。 基幹システムによくあるマスタと製造業において特に重要なマスタは以下の通りです。 （よくある基幹システムのマスタ） ・担当者マスタ 　自社の従業員IDや所属部署など ・得意先マスタ/仕入先マスタ 　取引先コードや住所・社内の担当者・支払/請求の締め日など ・品目マスタ 　商品コード・商品名・販売/仕入価格・品目区分（完成品/仕掛品/材料など）・属性情報（サイズや材質）など （製造業において特に重要なマスタ） ・工程マスタ 　抜き/曲げ/溶接/アセンブリーなどの自社工程・各工程での作業単価（チャージ） ・製造BOMマスタ 　完成品/仕掛品/半製品の部品構成情報 ・工順マスタ 　完成品/仕掛品/半製品の工程の順番、品目単位での標準の段取/作業時間など 上記のようなマスタ情報は基幹システムを運用するために必要不可欠です。 しかし、多くの中小製造業においてこのマスタ情報が整備出来ずにシステムが運用できない状態に陥っています。 では、なぜ多くでマスタ作成・整備がうまくいかないのでしょうか。 ２．マスタ整備がうまくいかない理由・問題点とは 多くの企業でマスタ整備がうまくいかない理由は大きく2点あります。 理由①：人的リソース不足 中小規模の製造業において、人的リソース不足によってマスタ整備がやり切れないケースは非常に多いです。その背景には、マスタデータとして登録する必要のある情報量が多すぎて現在の社員では対応できない、という問題があります。 業種などによって状況は違うと思いますが、会社によっては数千社の取引先・数万の品目を扱っている企業もあります。そのような企業の場合、データの登録・整備には物理的に時間がかかります。 理由②：今あるデータの不整合 自社内に存在しているデータに不整合がある場合、整備にはかなり時間がかかります。例えば、社内に基幹システムがなく複数の業務システムを並行運用している企業の場合、業務システム間でデータの不整合が生じている場合があります。具体的には顧客管理システムと販売・購買管理システムで取引先コードが違う、等です。 また、既に基幹システムを導入している企業に関しては、同じ品目に対して複数のコードが重複してしまっているケースがあります。これは、製品コードを他社品番として登録している場合に陥ることが多いです。 既存システムの有無に関わらずデータの不整合やコード重複が生じている場合、データの修正は業務を把握しているベテラン社員に依存します。しかし、そのようなベテラン社員は現状の業務でも忙しいことがほとんどのためマスタの修正・作成ができず基幹システムの最大活用が実現できません。 次に「マスタ整備をうまく進めるための３つのコツ」をご紹介します。 ３．マスタ整備をうまく進めるための３つのコツ 上記のような理由でマスタ整備はとん挫する傾向がありますが、そう言った状況下でもマスタ整備をうまく進めるコツは3つあります。 コツ1：登録するデータ範囲を決定する 自社として基幹システムでどこまでの管理がしたいかを決めて、その管理ができる程度のマスタ登録をするという方針を決めることでマスタ登録の負担は軽減されうまくいく可能性が高まります。 例えば、自社の基幹システムでは販売・購買・在庫管理までできればよい、ということであれば、会計系の支払/請求締め日などの整備・登録は必要なくなります。 コツ2：単純作業と判断が必要になるものを分類する 「２．マスタ整備がうまくいかない理由・問題点」で触れましたが、マスタ登録はベテランに依存することが多く、そのために登録が遅延します。 業務や社内の運用方法に精通しているベテラン社員にマスタ作成が属人化してしまうのはしょうがないとして、ベテラン社員が行うタスクの内容を分類・ベテラン社員以外にできることがあれば作業を分散することが重要です。 コツ3：意思決定権者が主導する コツ1・2で触れた内容にも関連しますが、策定したルールは社長など社内の意思決定権者がメンバーに伝達し順守させることがポイントです。 基幹システム運用に関連するメンバーだけでなく、直接関連しないメンバーにも全社的なプロジェクトであると理解していただくことで、社内の業務量調整などがスムーズにできるようになります。 DX化を実現するための心強いツールである「基幹システム」は、必要となるマスタをきちんと整備して初めてシステムとして稼働します。 今回の内容が基幹システムの運用改善や導入の検討の一助になりましたら幸いです。   DX化を実現するための心強いツールである「基幹システム」は、必要となるマスタをきちんと整備して初めてシステムとして稼働します。 ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント３：システム導入を前提とはしない レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 参加申し込み締め切り間近！！ 「板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672 ■本セミナーで学べるポイント ・従業員200名以下の板金加工・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべき原価管理システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・原価管理システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ ・原価管理システムで製品別・取引先別・工程別データ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ ・職人・属人化している生産管理・個別原価管理業務を改善する為のシステムを導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にシステムを導入・活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも個別原価をデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～生産・購買・在庫・原価をシステムで統合的する方法が良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ・個別原価を可視化する事で何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が明確になりその具体的な対策が分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/10/12 (水)　13:00~15:00 2022/10/13 (木)　13:00~15:00 2022/10/17 (月)　13:00~15:00 2022/10/26 (水)　13:00～15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672